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Enregistrement W3193399448 · doi:10.2196/16440

Mapping eHealth Education: Review of eHealth Content in Health and Medical Degrees at a Metropolitan Tertiary Institute in Australia

2021· article· en· W3193399448 sur OpenAlexvenueno aff
Melanie Keep, Anna Janssen, Deborah McGregor, Melissa Brunner, Melissa Baysari, Deleana Quinn, Tim Shaw

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Education · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Sydney
Mots-cléseHealthCurriculumMedical educationHealth careMedicineComputer scienceKnowledge managementPsychologyPolitical sciencePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: With the increasing use of digital technology in society, there is a greater need for health professionals to engage in eHealth-enabled clinical practice. For this, higher education institutions need to suitably prepare graduates of health professional degrees with the capabilities required to practice in eHealth contexts. OBJECTIVE: This study aims to understand how eHealth is taught at a major Australian university and the challenges and suggestions for integrating eHealth into allied health, nursing, and medical university curricula. METHODS: Cross-disciplinary subject unit outlines (N=77) were reviewed for eHealth-related content, and interviews and focus groups were conducted with the corresponding subject unit coordinators (n=26). Content analysis was used to identify themes around challenges and opportunities for embedding eHealth in teaching. RESULTS: There was no evidence of a standardized approach to eHealth teaching across any of the health degrees at the university. Where eHealth content existed, it tended to focus on clinical applications rather than systems and policies, data analysis and knowledge creation, or system and technology implementation. Despite identifying numerous challenges to embedding eHealth in their subjects, unit coordinators expressed enthusiasm for eHealth teaching and were keen to adjust content and learning activities. CONCLUSIONS: Explicit strategies are required to address how eHealth capabilities can be embedded across clinical health degrees. Unit coordinators require support, including access to relevant information, teaching resources, and curriculum mapping, which clearly articulates eHealth capabilities for students across their degrees. Degree-wide conversations and collaboration are required between professional bodes, clinical practice, and universities to overcome the practical and perceived challenges of integrating eHealth in health curricula.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,326
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,501
Écart entre enseignants0,404 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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