The Use of Open-Source Online Course Content for Training in Public Health Emergencies: Mixed Methods Case Study of a COVID-19 Course Series for Health Professionals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The onset of the COVID-19 pandemic generated an urgent need for credible and actionable information to guide public health responses. The massive open-source online course (MOOC) format may be a valuable path for disseminating timely and widely accessible training for health professionals during public health crises; however, the reach and effectiveness of health worker-directed online courses during the pandemic remain largely unexplored. OBJECTIVE: This study investigated the use of an open-source online course series designed to provide critical COVID-19 knowledge to frontline health workers and public health professionals globally. The study investigated how open-source online educational content can be optimized to support knowledge sharing among health professionals in public health emergencies, particularly in resource-limited contexts. METHODS: The study examined global course enrollment patterns (N=2185) and performed in-depth interviews with a purposive subsample of health professionals enrolled in the course series (N=12) to investigate the sharing of online content in pandemic responses. Interviewed learners were from Ethiopia, India, Kenya, Liberia, Malawi, Rwanda, Thailand, Uganda, the United Arab Emirates, and the United States. Inductive analysis and constant comparative methods were used to systematically code data and identify key themes emerging from interview data. RESULTS: The analysis revealed that the online course content helped fill a critical gap in trustworthy COVID-19 information for pandemic responses and was shared through health worker professional and personal networks. Enrollment patterns and qualitative data illustrate how health professionals shared information within their professional networks. While learners shared the knowledge they gained from the course, they expressed a need for contextualized information to more effectively educate others in their networks and in their communities. Due to technological and logistical barriers, participants did not attempt to adapt the content to share with others. CONCLUSIONS: This study illustrates that health professional networks can facilitate the sharing of online open-source health education content; however, to fully leverage potential benefits, additional support is required to facilitate the adaptation of course content to more effectively reach communities globally.
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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 | 0,010 | 0,004 |
| 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) | 0,000 | 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 ».