Learning on the Go: Assessing Knowledge Gained From Medical Podcasts Created for Vulvovaginal Disease Education
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of the study was to evaluate the effectiveness of "The Vulva Diaries" podcast as a novel learning tool for vulvovaginal disease education. MATERIALS AND METHODS: Medical students and residents were invited to participate in the study using social media advertisements. Online pretests and posttests, one based on a podcast episode regarding genital herpes and the other on lichen sclerosus, were used to assess changes in knowledge level pre- and post-podcast listening in medical students and residents respectively. A second posttest was sent out 2 weeks after the first to assess knowledge retention. Results were analyzed using paired t tests comparing mean scores before and after podcast. RESULTS: In medical students, the average test score increased by 20% (n = 56, p < .001). Similarly, in residents the average test score increased by 23.1% (n = 22, p < .001). Medical students and residents rated their average preference for using podcasts as compared with other resources at 3.6 and 3.7/5, respectively. Furthermore, in both groups, there was no significant difference between average scores for posttest 1 versus posttest 2 written 2 weeks later suggested excellent knowledge retention. CONCLUSIONS: "The Vulva Diaries" podcast increases knowledge on vulvovaginal disease and is an effective learning tool for health care trainees in women's health. This study emphasizes the role of podcasts as a valuable educational resource within gynecology. The success of such initiatives will hopefully bolster the effort to correct the lack of provider knowledge in treating vulvovaginal diseases.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».