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Enregistrement W3202340438 · doi:10.21203/rs.3.rs-944267/v1

The Development and Evaluation of Online Podcast Modules as a Toolkit for Teaching Genetics and Genomics Competencies in Post-Graduate Medical Education

2021· preprint· en· W3202340438 sur OpenAlexafffund
Eliza Phillips, Xiao‐Ru Yang, Caitlin A. Chang, Lauren Borch, Rebecca Sparkes, Melissa J MacPherson

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCumming School of Medicine, University of CalgaryUniversity of Calgary
Mots-clésMedical geneticsCompetence (human resources)Core competencyMedical educationPrecision medicineGenetic testingTest (biology)MedicinePsychologyComputer scienceGeneticsBiologyInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,352 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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