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Enregistrement W4283314342 · doi:10.1111/medu.14861

Good for patients but not learners? Exploring faculty and learner virtual care integration

2022· article· en· W4283314342 sur OpenAlexafffundabout
Lisa Shepherd, Allison McConnell, Christopher Watling

Notice bibliographique

RevueMedical Education · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesAcademic Medical Organization of Southwestern Ontario
Mots-clésVirtual patientAffordanceGrounded theoryMedical educationWorkflowTheoretical samplingVirtual learning environmentActive listeningInstructional simulationPsychologyMedicineNursingPedagogyComputer scienceEducational technologyQualitative researchSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The pandemic catapulted the adoption of virtual care far ahead of its anticipated maturation date, forcing faculty to role model and teach learners with barely enough time to master it themselves. With a scant body of prepandemic literature now accompanied by experience gained under extraordinary circumstances, we can benefit from understanding ad hoc strategies implemented by those on the front lines and from listening to learners about what is working and what is not. The purpose of this study was to explore the experience of learner integration into virtual care from both the faculty and learner perspectives. METHODS: Using a constructivist grounded theory methodology and sociomateriality as a sensitising concept, we recruited participants using purposeful and theoretical sampling from a Canadian University with limited prepandemic virtual care provision. We interviewed 16 faculty and 5 learners spanning a breadth of specialties and years of practice/education to probe their experience of teaching and learning virtual care. Data collection and analysis were conducted iteratively with themes identified through constant comparative analysis. RESULTS: Integrating learners into virtual care proved challenging initially because of a lack of familiarity with the process and later because of disrupted workflow, triggered by the structure and logistics of the virtual care clinic. Both faculty and learners identified learning deficiencies in the virtual care experience when compared with in-person clinics, but several unique and valuable learning affordances were noted. All faculty expressed a desire to keep virtual care as part of their future clinic practice, but paradoxically most felt that they were unlikely to include learners. CONCLUSIONS: Training learners in virtual care is an educational challenge that will not disappear with COVID-19, even if our participants wished it could. The perceived value for patients but not learners begs a reconsideration of the sociomaterial contribution to this pandemic paradox.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil0,432

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,322 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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