Global impact of a video education platform on oncology education amongst healthcare professionals.
Notice bibliographique
Résumé
e23005 Background: Lower socioeconomic (SE) regions are often plagued extensively by healthcare outcome disparities. In searching for the root of this injustice, lack of access to the latest medical information has frequently been cited as a major contributor to these inequities. To address this, MedNews Week (MNW), a free, virtual education platform was developed to provide global health education through weekly oncology programming. The leading show, Keynote Conference, features live virtual presentations from oncology’s premier global leaders discussing the latest developments in the field. The aim of this study was to assess the global reach and impact of this platform for healthcare professionals (HCP). Methods: From September 2022 to January 2023, 37 MNW lectures on solid tumors and heme malignancies were showcased on VuMedi—a video platform providing free education content to HCP. Data collected from VuMedi included location, total page/video views, impressions, tumor subtype views and impressions, and occupation demographics. This information was analyzed to evaluate and assess the global reach of MNW on the VuMedi platform. Results: During this 5-month period, MNW experienced steady linear growth generating 5,643,257 page/video views with global viewership from 22 countries, including US, England, Canada, Brazil, and India (Table). Significant viewership was also observed from lower SE countries including Nigeria, Sudan, Georgia, and Bangladesh. Viewers were largely surgeons compared to Allied HCP (11:2). Higher viewership was observed for solid tumor presentations [706 (0.012%) page views and 9717 (7%) impressions] compared to heme malignancies [689 (0.001%) page views and 1688 (1.22%) impressions]. Within solid tumors, GI oncology keynotes were most viewed— generating 3755 (0.06%) page views and 28067 (20%) impressions, and the highest number of registrations recorded for this category. Conclusions: MNW continued growth in viewership and global reach amongst HCPs and demonstrates its emergence as a viable outlet to contribute to global oncology education, especially in lower SE areas. While previous studies have identified internet access and cost as barriers to high-quality medical information, MNW has experienced steady growth and reachability especially within these limited areas. The platform’s ability to showcase global leaders to HCP offers a practical approach to combat educational inequity and positively impact oncology education globally. [Table: see text]
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 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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,002 |
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.
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 ».