Digital Teaching in Medical Education: Scientific Literature Landscape Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Digital teaching in medical education has grown in popularity in the recent years. However, to the best of our knowledge, no bibliometric report to date has been published that analyzes this important literature set to reveal prevailing topics and trends and their impacts reflected in citation counts. OBJECTIVE: We used a bibliometric approach to unveil and evaluate the scientific literature on digital teaching research in medical education, demonstrating recurring research topics, productive authors, research organizations, countries, and journals. We further aimed to discuss some of the topics and findings reported by specific highly cited works. METHODS: The Web of Science electronic database was searched to identify relevant papers on digital teaching research in medical education. Basic bibliographic data were obtained by the "Analyze" and "Create Citation Report" functions of the database. Complete bibliographic data were exported to VOSviewer for further analyses. Visualization maps were generated to display the recurring author keywords and terms mentioned in the titles and abstracts of the publications. RESULTS: The analysis was based on data from 3978 papers that were identified. The literature received worldwide contributions with the most productive countries being the United States and United Kingdom. Reviews were significantly more cited, but the citations between open access vs non-open access papers did not significantly differ. Some themes were cited more often, reflected by terms such as virtual reality, innovation, trial, effectiveness, and anatomy. Different aspects in medical education were experimented for digital teaching, such as gross anatomy education, histology, complementary medicine, medicinal chemistry, and basic life support. Some studies have shown that digital teaching could increase learning satisfaction, knowledge gain, and even cost-effectiveness. More studies were conducted on trainees than on undergraduate students. CONCLUSIONS: Digital teaching in medical education is expected to flourish in the future, especially during this era of COVID-19 pandemic.
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 | 0,009 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,032 | 0,046 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».