Information and communication technology to enhance continuing professional development (CPD) and continuing medical education (CME) for Rwanda: a scoping review of reviews
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Access to high quality continuing professional development (CPD) is necessary for healthcare professionals to retain competency within the ever-evolving worlds of medicine and health. Most low- and middle-income countries, including Rwanda, have a critical shortage of healthcare professionals and limited access to CPD opportunities. This study scoped the literature using review articles related to the use of information and communication technology (ICT) and video conferencing for the delivery of CPD to healthcare professionals. The goal was to inform decision-makers of relevant and suitable approaches for a low-income country such as Rwanda. METHODS: PubMed and hand searching was used. Only review articles written in English, published between 2010 and 2019, and reporting the use of ICT for CPD were included. RESULTS: Six review articles were included in this study. Various delivery modes (face to face, pure elearning and blended learning) and technology approaches (Internet-based and non-Internet based) were reported. All types of technology approach enhanced knowledge, skills and attitudes. Pure elearning is comparable to face-to-face delivery and better than 'no intervention', and blended learning showed mixed results compared to traditional face-to-face learning. Participant satisfaction was attributed to ease of use, easy access and interactive content. CONCLUSION: The use of technology to enhance CPD delivery is acceptable with most technology approaches improving knowledge, skills and attitude. For the intervention to work effectively, CPD courses must be well designed: needs-based, based on sound educational theories, interactive, easy to access, and affordable. Participants must possess the required devices and technological literacy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».