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Enregistrement W4229370241 · doi:10.1177/10556656221097820

The First Hybrid International Educational Comprehensive Cleft Care Workshop

2022· article· en· W4229370241 sur OpenAlexaff
Rami S. Kantar, Elçin Esenlik, Omar S. Al Abyad, Antonio M. Melhem, Robert A. Younan, Mario Haddad, Kristen Keith, Serena N. Kassam, Beyhan Annan, Charanya Vijayakumar, Arnaud Picard, Bonnie L. Padwa, Brian C. Sommerlad, Cássio Eduardo Raposo-Amaral, Christopher R. Forrest, David Gillett, Derek M. Steinbacher, Christopher M. Runyan, Daniela Yukie Sakai Tanikawa, David K. Chong, David M. Fisher, Hans Mark, Halil İbrahim Canter, Joseph E. Losee, Krishna G. Patel, Larry D. Hartzell, Adam B. Johnson, Marcus Vinícius Martins Collares, Nivaldo Alonso, Philip Kuo‐Ting Chen, Raymond Tse, Robert J. Mann, Jose Rolando Prada-Madrid, Shinji Kobayashi, Syed Altaf Hussain, Ann W. Kummer, Debbie Sell, Valerie Pereira, Kelly Mabry, Courtney K. Gonsoulin, Martin Persson, Gareth Davies, Navil F. Sethna, Jennifer C. Muñoz Pareja, Anne Marie Kuijpers‐Jagtman, Barry H. Grayson, Bruno Grollemund, Daniela Gamba Garib, Maria Costanza Meazzini, Om Prakash Kharbanda, Pedro E. Santiago, Prasad Nalabothu, Puneet Batra, Erin Stieber, Dushyant Prasad, Hugh Brewster, Ruben Ayala, Elif Erbay, M. Okan Akçam, J. Peter W. Don Griot, Raj M. Vyas, Roberto L. Flores, Corstiaan C. Breugem, Usama S. Hamdan

Notice bibliographique

RevueThe Cleft Palate-Craniofacial Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCleft Lip and Palate Research
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoBC Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttendancePsychological interventionMedicineIntervention (counseling)Family medicineNursingPatient satisfactionFocus groupMedical education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective Describe the first hybrid global simulation-based comprehensive cleft care workshop, evaluate impact on participants, and compare experiences based on in-person versus virtual attendance. Design Cross-sectional survey-based evaluation. Setting International comprehensive cleft care workshop. Participants Total of 489 participants. Interventions Three-day simulation-based hybrid comprehensive cleft care workshop. Main Outcome Measures Participant demographic data, perceived barriers and interventions needed for global comprehensive cleft care delivery, participant workshop satisfaction, and perceived short-term impact on practice stratified by in-person versus virtual attendance. Results The workshop included 489 participants from 5 continents. The response rate was 39.9%. Participants perceived financial factors (30.3%) the most significant barrier and improvement in training (39.8%) as the most important intervention to overcome barriers facing cleft care delivery in low to middle-income countries. All participants reported a high level of satisfaction with the workshop and a strong positive perceived short-term impact on their practice. Importantly, while this was true for both in-person and virtual attendees, in-person attendees reported a significantly higher satisfaction with the workshop (28.63 ± 3.08 vs 27.63 ± 3.93; P = .04) and perceived impact on their clinical practice (22.37 ± 3.42 vs 21.02 ± 3.45 P = .01). Conclusion Hybrid simulation-based educational comprehensive cleft care workshops are overall well received by participants and have a positive perceived impact on their clinical practices. In-person attendance is associated with significantly higher satisfaction and perceived impact on practice. Considering that financial and health constraints may limit live meeting attendance, future efforts will focus on making in-person and virtual attendance more comparable.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,516
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,274 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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