A Fork in the Road for Emergency Medicine and Critical Care Blogs and Podcasts: Cross-sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Free open-access meducation (FOAM) refers to open-access, web-based learning resources in medicine. It includes all formats of digital products, including blogs and podcasts. The number of FOAM blog and podcast sites in emergency medicine and critical care increased dramatically from 2002 to 2013, and physicians began to rely on the availability of these resources. The current landscape of these FOAM sites is unknown. OBJECTIVE: This study aims to (1) estimate the current number of active, open-access blogs and podcasts in emergency medicine and critical care and (2) describe observed and anticipated trends in the FOAM movement using the Theory of Disruptive Innovation by Christensen as a theoretical framework. METHODS: The authors used multiple resources and sampling strategies to identify active, open-access blogs and podcasts between April 25, 2022, and May 8, 2022, and classified these websites as blogs, podcasts, or blogs+podcasts. For each category, they reported the following outcome measures using descriptive statistics: age, funding, affiliations, and team composition. Based on these findings, the authors projected trends in the number of active sites using a positivist paradigm and the Theory of Disruptive Innovation as a theoretical framework. RESULTS: The authors identified 109 emergency medicine and critical care websites, which comprised 45.9% (n=50) blogs, 22.9% (n=25) podcasts, and 31.2% (n=34) blogs+podcasts. Ages ranged from 0 to 18 years; 27.5% (n=30) sold products, 18.3% (n=20) used advertisements, 44.0% (n=48) had institutional funding, and 27.5% (n=30) had no affiliation or external funding sources. Team sizes ranged from 1 (n=26, 23.9%) to ≥5 (n=60, 55%) individuals. CONCLUSIONS: There was a sharp decline in the number of emergency medicine and critical care blogs and podcasts in the last decade, dropping 40.4% since 2013. The initial growth of FOAM and its subsequent downturn align with principles in the Theory of Disruptive Innovation by Christensen. These findings have important implications for the field of medical education.
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 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 | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 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 ».