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Enregistrement W3171716397 · doi:10.2196/28905

Assessment of Preparedness for Remote Teaching and Learning to Transform Health Professions Education in Sub-Saharan Africa in Response to the COVID-19 Pandemic: Protocol for a Mixed Methods Study With a Case Study Approach

2021· article· en· W3171716397 sur OpenAlexvenueno aff
Mike Nantamu Kagawa, Shalote Chipamaunga, Detlef Prozesky, Elliot Kafumukache, Rudo Gwini, Gwendoline Kandawasvika, Patricia Katowa-Mukwato, R Masanganise, Louise Pretorius, Quenton Wessels, Kefalotse Dithole, Clemence Marimo, Aloysius Gonzaga Mubuuke, Scovia Nalugo Mbalinda, Lynette J. Van der Merwe, Champion N. Nyoni

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiteit van die Vrystaat
Mots-clésPreparednessPandemicHigher educationMedical educationCompetence (human resources)MedicinePsychologyPolitical scienceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The current COVID-19 pandemic is affecting all aspects of society worldwide. To combat the pandemic, measures such as face mask-wearing, hand-washing and -sanitizing, movement restrictions, and social distancing have been introduced. These measures have significantly disrupted education, particularly health professions education, which depends on student-patient contact for the development of clinical competence. The wide-ranging consequences of the pandemic are immense, and health professions education institutions in sub-Saharan Africa have not been spared. OBJECTIVE: This paper describes a protocol for assessing the preparedness of selected health professions education institutions in sub-Saharan Africa for remote teaching and learning during the COVID-19 pandemic. METHODS: A mixed-methods design with a case study approach will be used. The awareness, desire, knowledge, ability, and reinforcement model of change was selected as the conceptual framework to guide the study. Eight higher education institutions in 6 sub-Saharan countries have participated in this study. Data will be collected through electronic surveys from among whole populations of academic staff, students, and administrators in undergraduate medicine and nursing programs. Qualitative and quantitative data from each institution will be analyzed as a case study, which will yield an inventory of similar cases grouped for comparison. Quantitative data will be analyzed for each institution and then compared to determine associations among variables and differences among programs, institutions, or countries. RESULTS: Our findings will provide information to higher education institutions, particularly those offering health professions education programs, in Africa regarding the preparedness for remote teaching and learning to influence efforts related to web-based teaching and learning, which is envisaged to become the new normal in the future. CONCLUSIONS: This study has not received any funding, and any costs involved were borne by individual consortium members at the various institutions. Ethics approval from the institutional review board was obtained at various times across the participating sites, which were free to commence data collection as soon as approval was obtained. Data collection was scheduled to begin on October 1, 2020, and end on February 28, 2021. As of this submission, data collection has been completed, and a total of 1099 participants have been enrolled. Data analysis has not yet commenced. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/28905.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,053
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,348
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0530,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,503
Tête enseignante GPT0,722
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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