Are online learning modules an effective way to deliver hand trauma management continuing medical education to emergency physicians?
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.
Notice bibliographique
Résumé
Background The enormity of modern medical knowledge and the rapidity of change have created increased need for ongoing or continuing medical education (CME) for physicians. Online CME is attractive for its availability at any time and any place, low cost and potentially increased effectiveness compared with traditional face-to-face delivery. Objective To determine whether online CME modules are an effective method for delivering plastic surgery CME to primary care physicians. Methods A needs assessment survey was conducted among all emergency and family physicians in Nova Scotia. Results indicated that this type of program was appealing, and that hand trauma related topics were most desired for CME. 7 Lesson Builder (SoftChalk LLC, www.softchalk.com ) was used to construct a multimedia e-learning module that was distributed along with a pretest, post-test and feedback questionnaire. Quantitative (pre- and post-test scores) and qualitative (feedback responses) data were analyzed. Results The 32 participants who completed the study indicated that it was a positive and enjoyable experience, and that there was a need for more resources like this. Compared with pretest scores, there was a significant gain in knowledge following completion of the module (P=0.001). Conclusion The present study demonstrated that an e-learning format is attractive for this population and effective in increasing knowledge. This positive outcome will lead to development of additional modules.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle