Exploring rural family physicians' learning from a web-based continuing medical education program on Alzheimer's disease: a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
L'apprentissage en ligne des médecins capte de plus en plus l'attention dans la littérature en formation médicale continue. Cette étude descriptive de cas examine l'apprentissage du début de la maladie d'Alzheimer par les médecins de famille ruraux, à partir d'un programme en ligne de la formation médicale continue. Cette investigation englobe également l'analyse des huit cas, i.e. les huit participants. Afin de surmonter les critiques courantes sur l'enseignement magistral des programmes en ligne de la formation médicale continue, une approche par résolution de problèmes utilisant la collaboration fut mise en pratique. Huit médecins de famille ruraux, travaillant en paires et en plénière, ont complété en neuf mois le programme portant sur la maladie d'Alzheimer. Un médecin de famille, expert en maladie d'Alzheimer, a agi comme modérateur des discussions en ligne; une enseignante a coordonné la logistique et a assumé le double rôle de concepteur et de chercheur. L'efficacité du programme à soutenir l'apprentissage des participants concernant la maladie d'Alzheimer et le transfert à la pratique ont été évaluée à plusieurs niveaux : participation, satisfaction, apprentissage, compétence et performance. Des analyses de cas interne et transversal furent effectuées sur les données. La vérification par les participants, la triangulation des données, les observations à long terme, et les descriptions substantielles furent incluses afin d'assurer la qualité de l'étude. Quant à l'apprentissage, des mesures objectives ont démontré une augmentation significative des connaissances déclaratives et une amélioration dans la résolution de problèmes en cas cliniques centrés sur le traitement de la maladie d'Alzheimer. Des mesures fournies par les participants eux-mêmes ont démontré que le programme axé sur la maladie d' Alzheimer avait un impact sur les rapports de pratique clinique fournis par les médecins de famille ruraux. C
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 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 | 0,008 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».