The Development and Evaluation of Online Podcast Modules as a Toolkit for Teaching Genetics and Genomics Competencies in Post-Graduate Medical Education
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: The lack of comfort with core genetic and genomic competencies among medical trainees and physicians is a barrier to the implementation of precision medicine. To address this, we developed short online modules to promote genetic competencies for use post-graduate medical education. Methods: The educational toolkit was delivered as short online podcasts accompanied by slides. Each core module is approximately 15-20 minutes, and covered basic genetics, genetic testing, counselling and consenting, and interpreting and delivering results. These were supplemented by case-based modules on cancer genetics, prenatal genetics and cardiogenetics. The modules had pre- and post-test multiple choice questions pertaining to genetic and genomic competencies, attitudes towards precision medicine, and perceived competence. Results: Based on the pre- and post-test data, residents reported a discordance between how often they cared for patients with genetic disorders and their level of confidence with core genetic competencies. Post-module evaluations demonstrated a significant increase in confidence in interpreting a microarray, and basic genetics knowledge.Conclusions: Our study demonstrates that podcast modules are an innovative method to promote genetic and genomic competencies to postgraduate medical trainees. Limitations to our study included a small sample size, and further work is needed identify and address barriers to implementation. We suggest that integration at the post-graduate medical education level will be crucial to further promoting the development of precision medicine competencies in medical trainees and physicians.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,025 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».