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Enregistrement W4304811961 · doi:10.1186/s12909-022-03746-4

Impact of interactive multi-media learning for physicians in musculoskeletal education – a pilot study

2022· article· en· W4304811961 sur OpenAlexafffundabout
Veronica Wadey, Tosan Okoro, Thrmiga Sathiyamoorthy, David A. Snowdon, Heather McDonald-Blumer, Alfred Cividino, Deborah Kopansky-Giles, David M. Levy, Risa Freeman, Jodi Herold, Douglas Archibald

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Education · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal Disorders and Rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of OttawaCanada Research ChairsCanadian Memorial Chiropractic CollegeMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoCanadian Rheumatology Association
Mots-clésMedicineCurriculumRandomized controlled trialPhysical therapyRepeated measures designRandomizationMedical educationInternal medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The aim of this educational study was to investigate the use of interactive case-based modules relating to the screening and identification of early-stage inflammatory arthritis in both online technology (OLT) and paper (PF) formats with identical content. METHODS: Forty learners from family medicine or rheumatology residency programs were recruited. Content pertaining to a "Sore Hands, Sore Feet" (SHSF) and Gait Arms Legs Spine (GALS) screening tool modules were selected, reviewed and developed based on a validated curriculum from the World Health Organization and Canadian Curriculum for MSK conditions. Both the SHSF module and GALS screening tool were assessed via a randomized control trial. Assessments were completed during an orientation with all learners; then prior to the intervention (T1); at the end of the module (T2) and 3 months following the modules (T3) to assess retention. Focus groups were conducted to determine learners' satisfaction with the different learning formats. Baseline data was collated, and analysis performed after randomization into the PF (control) and OLT (experimental) groups. Repeated measures ANOVA was used for statistical analyses. RESULTS: Forty participants were recruited and randomized into the PF or OLT group (n = 20 each). At 3 months, there were n = 31 participants for SHSF (PF n = 19, OLT n = 12) and n = 32 for GALS (PF n = 19, OLT n = 13). There was no significant difference between the OLT and PF groups in both analyses. A significant increase in scores from Pre- to Post-Module in SHSF (F (1, 18) = 24.62. p < .0001) and GALS (F (1, 30) = 40.08, p < .0001) were identified to suggest learning occurred with both formats. The repeated measures ANOVA to assess retention revealed a significant decrease in scores from Post-Module to Follow-up for both learning format groups for SHSF (F (1, 29) = 4.68. p = .039), and GALS (F (1, 30) = 18.27. p < .0001) suggesting 3 months may be too long to retain this educational information. CONCLUSIONS: Both formats led to residents' ability to screen, identify and initially manage inflammatory arthritis. The hypothesis is rejected because both OLT and PF groups demonstrated significant learning during the process regardless of format. It is important to emphasize that from T1 (pre-module) to T2 (post-module), the residents demonstrated learning regardless of group to which they were assigned. However, learning retention declined from T2 (post-module) to T3 (three-month follow-up). Regular review of knowledge may be required earlier than 3 months to retain information learned. This study may impact educational strategies in MSK health. TRIAL REGISTRATION: This study did not involve "patients" rather learners and as such it was not registered.

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)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,271
Score d'incertitude au seuil0,784

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
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)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,373 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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