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Enregistrement W4320507105 · doi:10.2196/43916

Teaching Principles of Medical Innovation and Entrepreneurship Through Hackathons: Case Study and Qualitative Analysis

2023· article· en· W4320507105 sur OpenAlexvenueno aff
Carl Preiksaitis, John R. Dayton, Rana Kabeer, Gabrielle Bunney, Milana Boukhman

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiomedical and Engineering Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEntrepreneurshipCurriculumHealth careThematic analysisMedical educationVariety (cybernetics)Interpersonal communicationPsychologyKnowledge managementSociologyQualitative researchMedicineComputer sciencePedagogyBusinessPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Innovation and entrepreneurship training are increasingly recognized as being important in medical education. However, the lack of faculty comfort with the instruction of these concepts as well as limited scholarly recognition for this work has limited the implementation of curricula focused on these skills. Furthermore, this lack of familiarity limits the inclusion of practicing physicians in health care innovation, where their experience is valuable. Hackathons are intense innovation competitions that use gamification principles to increase comfort with creative thinking, problem-solving, and interpersonal collaboration, but they require further exploration in medical innovation. OBJECTIVE: To address this, we aimed to design, implement, and evaluate a health care hackathon with 2 main goals: to improve emergency physician familiarity with the principles of health care innovation and entrepreneurship and to develop innovative solutions to 3 discrete problems facing emergency medicine physicians and patients. METHODS: We used previously described practices for conducting hackathons to develop and implement our hackathon (HackED!). We partnered with the American College of Emergency Physicians, the Stanford School of Biodesign, and the Institute of Design at Stanford (d.school) to lend institutional support and expertise in health care innovation to our event. We determined a location, time frame, and logistics for the competition and settled on 3 use cases for teams to work on. We planned to explore the learning experience of participants within a pragmatic paradigm and complete an abductive thematic analysis using data from a variety of sources. RESULTS: HackED! took place from October 1-3, 2022. In all, 3 teams developed novel solutions to each of the use cases. Our investigation into the educational experience of participants suggested that the event was valuable and uncovered themes suggesting that the learning experience could be understood within a framework from entrepreneurship education not previously described in relation to hackathons. CONCLUSIONS: Health care hackathons appear to be a viable method of increasing physician experience with innovation and entrepreneurship principles and addressing complex problems in health care. Hackathons should be considered as part of educational programs that focus on these concepts.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0080,012
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,360 · 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'étudeQualitatif
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

Citations23
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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