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Enregistrement W4321078731 · doi:10.1097/01.gox.0000921576.44000.e6

7. Online Multi-Media Teaching Modules are Effective for Surgical Education in Electrodiagnostic Interpretation

2023· article· en· W4321078731 sur OpenAlexaff
Suzanne Zhou, Zuopeng Zhang, Stahs Pripotnev, Susan E. Mackinnon

Notice bibliographique

RevuePlastic & Reconstructive Surgery Global Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDigital Imaging in Medicine
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntervention (counseling)Physical therapyContinuing medical educationContinuing educationMedical educationNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Electrodiagnostic studies are the gold standard for diagnosing nerve injuries. However, most surgeons are not trained to interpret these studies and often rely on the interpretation of a non-surgical electrodiagnostician. The discrepancy between interpretation and treatment of nerve injury can lead to suboptimal surgical planning and patient outcomes. The objective of this study was 1) to assess the feasibility of a multimodal educational module and 2) determine its efficacy for continuing professional development of medical professionals. Methods: Hand surgeons at various stages of training were recruited from professional surgical societies and through a surgical education platform. An educational module was created which consisted of a pre-intervention knowledge assessment, an educational video, and a post-intervention assessment. The educational video was a 45-minute-long lecture on electrodiagnostic indications for nerve injury. It consisted of either a traditional PowerPoint or a Prezi. Participants were randomized into receiving one or the other format. A retention assessment was administered at three-months follow-up. Surgeon satisfaction was surveyed at each encounter. Results: A total of 129 surgeons participated in the educational module. Out of these, 63 surgeons completed the post-intervention assessment and 30 surgeons finished the retention assessment. There were 49 attendings who had been practicing for an average of 12 years and 5 residents. The average assessment score improved by approximately 2 points from pre- to post-intervention (12-point scale, p<0.001). The net promoter score was higher in the Prezi group compared to the PowerPoint group (89.7% vs 85.2%, p>0.05). In both groups, the majority of participants thought the video was a “perfect” length (81%), was engaging (86%), improved their knowledge (86%), and would incorporate the information into their practice (86%). The majority of surgeons who completed the knowledge retention survey preferred the online environment compared to an in-person conference environment (72%). Conclusion: Our results demonstrated the effectiveness of online educational modules to support continuing professional development in surgery, irrespective of the presentation style (i.e., Prezi vs. PowerPoint). This study indicates the potential of online educational content compared to traditional in-person conference lectures. Ultimately, our work may provide a framework for future multimedia modules for surgical 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 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)0,002
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,002

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,322 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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