Mapping eHealth Education: Review of eHealth Content in Health and Medical Degrees at a Metropolitan Tertiary Institute in Australia
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».