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Enregistrement W4312970328 · doi:10.2196/38599

Medical Students’ Learning About Other Professions Using an Interprofessional Virtual Patient While Remotely Connected With a Study Group: Mixed Methods Study

2022· article· en· W4312970328 sur OpenAlexvenueno aff
Carrie Tran, Eva Toth-Pal, Solvig Ekblad, Uno Fors, Helena Salminen

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Education · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical educationGroup (periodic table)PsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Collaboration with other professions is essential in health care education to prepare students for future clinical teamwork. However, health care education still struggles to incorporate interprofessional education. Distance learning and virtual patients (VPs) may be useful additional methods to increase students' possibilities for interprofessional learning. OBJECTIVE: This study had two aims. The first was to assess if an interprofessional VP case could facilitate medical students' learning about team collaboration in online groups. The second was to assess how students experienced learning with the VP when remotely connected with their group. METHODS: A mixed methods design was used. The VP case was a 73-year-old man who needed help from different health professions in his home after a hip fracture. Questionnaires were answered by the students before and directly after each session. Qualitative group interviews were performed with each group of students directly after the VP sessions, and the interviews were analyzed using qualitative content analysis. RESULTS: A total of 49 third-year medical students divided into 15 groups participated in the study. Each group had 2 to 5 students who worked together with the interprofessional VP without a teacher's guidance. In the analysis of the group interviews, a single theme was identified: the interprofessional VP promoted student interaction and gave insight into team collaboration. Two categories were found: (1) the structure of the VP facilitated students' learning and (2) students perceived the collaboration in their remotely connected groups as functioning well and being effective. The results from the questionnaires showed that the students had gained insights into the roles and competencies of other health care professions. CONCLUSIONS: This study demonstrates that an interprofessional VP enabled insights into team collaboration and increased understanding of other professions among student groups comprising only medical students. The interprofessional VP seemed to benefit students' learning in an online, remote-learning context. Although our VP was not used as an interprofessional student activity according to the common definition of interprofessional education, the results imply that it still contributed to students' interprofessional learning.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,474 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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