Telemedicine and medical education: a mixed methods systematic review protocol
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this review is to synthesize and appraise the available research on educational strategies required to prepare medical learners for engaging in telemedicine and virtual care. INTRODUCTION: The COVID-19 pandemic has resulted in significant uptake of virtual care and telemedicine, highlighting the growing need for health care organizations and medical institutions to support physicians and learners navigating this new model of health care delivery, clinical learning, and assessment. Developing a better understanding of how best to prepare medical trainees across the continuum of undergraduate, postgraduate, and continuing professional development to engage in virtual care is critical in ensuring our continued ability to meet educational mandates and provide ambulatory care that is safe, efficient, and timely. INCLUSION CRITERIA: Eligible studies will include medical learners who receive education on how to deliver telemedicine. The quantitative component of the review will compare learners exposed to educational interventions with learners not exposed to an intervention, or to a different intervention. Outcomes will include competencies in telemedicine delivery, knowledge, and behaviors. The qualitative component of the review will explore learners' experiences with the delivery of educational strategies that address telemedicine. METHODS: Embase, MEDLINE, Evidence-Based Medicine Reviews: Cochrane Central Register of Controlled Trials, Web of Science Core Collection, Education Source, and ProQuest Dissertations and Theses Global will be searched to identify published and unpublished studies. No date or language restrictions will be applied. This systematic review will be conducted in accordance with the JBI methodology for mixed methods systematic reviews using a convergent segregated approach. Titles and abstracts of potential studies will be screened, and potentially relevant studies will undergo full-text review for eligibility and critical appraisal of the study methodology. Data will be extracted from those studies selected for inclusion. Findings will be described relating to the effectiveness of educational curricula, initiatives, and best practices in trainee engagement in telemedicine and virtual care. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION NUMBER: PROSPERO CRD42021264332.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,007 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,007 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».