Development of eConsult reflective learning tools for healthcare providers: a pragmatic mixed methods approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Electronic consultation (eConsult) programs are crucial components of modern healthcare that facilitate communication between primary care providers (PCPs) and specialists. eConsults between PCPs and specialists. They also provide a unique opportunity to use real-world patient scenarios for reflective learning as part of professional development. However, tools that guide and document learning from eConsults are limited. The purpose of this study was to develop and pilot two eConsult reflective learning tools (RLTs), one for PCPs and one for specialists, for those participating in eConsults. METHODS: We performed a four-phase pragmatic mixed methods study recruiting PCPs and specialists from two public health systems located in two countries: eConsult BASE in Canada and San Francisco Health Network eConsult in the United States. In phase 1, subject matter experts developed preliminary RLTs for PCPs and specialists. During phase 2, a Delphi survey among 20 PCPs and 16 specialists led to consensus on items for each RLT. In phase 3, we conducted cognitive interviews with three PCPs and five specialists as they applied the RLTs on previously completed consults. In phase 4, we piloted the RLTs with eConsult users. RESULTS: The RLTs were perceived to elicit critical reflection among participants regarding their knowledge and practice habits and could be used for quality improvement and continuing professional development. CONCLUSION: PCPs and specialists alike perceived that eConsult systems provided opportunities for self-directed learning wherein they were motivated to investigate topics further through the course of eConsult exchanges. We recommend the RLTs be subject to further evaluation through implementation studies at other sites.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,250 | 0,148 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».