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Enregistrement W4295249206 · doi:10.2196/38759

American Anesthesiology Residency Programs: Website Usability Analysis

2022· article· en· W4295249206 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueInteractive Journal of Medical Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueUsability and User Interface Design
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityAnesthesiologyWeb usabilityMedical educationWorld Wide WebQuality (philosophy)Computer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Association of American Medical Colleges has recently issued recommendations for the upcoming 2022-2023 application cycle that residency programs should conduct all interviews for this upcoming application cycle over the web. In light of these recommendations, many students will have limited exposure to anesthesiology programs and will rely on information gleaned digitally. This change means that the aspects of program websites used to provide information, such as size, structure, location, requirements, and contact information, will be crucial in helping prospective residents decide where and how to apply in the future. An evaluation of website usability, which includes initial appearance along with factors that influence its ease of navigation and convenience of use, can thus be applied to anesthesiology residency websites. Areas of need can be targeted to increase web presence and provide effective pathways to exhibit the different attributes of their programs to future applicants. OBJECTIVE: This study aimed to compile a list of US anesthesiology residency programs and their websites while objectively analyzing the websites using a formally published usability scoring system, as well as to identify positive and negative trends to offer areas of improvement among anesthesiology residency websites. METHODS: We included only 114 US anesthesiology residency program websites in our sample set, since some websites we analyzed showed errors or inconclusive. Website usability was separated into 4 distinct categories for analysis based on methodology outlined in previous literature on both health care website usability and residency website usability. The 4 categories were Accessibility, Marketing, Content Quality, and Technology. Each website was then analyzed and scored based on key components highlighted within the 4 categories. The multiple factors were then graded using a percentage system to create a comprehensive score for each program. RESULTS: The highest scoring category was Content Quality (mean 4.7, SD 2.48, SE 0.23). The lowest scoring category was Technology (mean 0.9, SD 0.38, SE 0.04). CONCLUSIONS: Through the application of a health care website usability framework, multiple anesthesiology residency programs were analyzed and scored in the areas of Accessibility, Marketing, Content Quality, and Technology, which allowed us to determine the effectiveness of the usability of these websites to convey information to their end user. Websites must communicate vital information, with usability at the forefront, to continue to grow, especially as the United States faces challenges due to the COVID-19 pandemic. Our recommendation is that anesthesiology programs should strive to improve website usability to increase the ease by which applicants can collect vital information about anesthesiology programs. A few proposed solutions include making changes such as decreasing error pages on websites, migrating away from using in-line cascading style sheets, and improving web page loading speeds to improve the Technology category.

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.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,711
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,352 · 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