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Enregistrement W4380355801 · doi:10.2196/47777

Teaching LGBTQ+ Health, a Web-Based Faculty Development Course: Program Evaluation Study Using the RE-AIM Framework

2023· article· en· W4380355801 sur OpenAlexvenueno aff
Michael A. Gisondi, Timothy Keyes, Shana Zucker, Deila Bumgardner

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical educationDemographicsTransgenderThematic analysisDescriptive statisticsTest (biology)PsychologyHealth carePopulationQualitative propertyLesbianMedicineQualitative researchComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Many health professions faculty members lack training on fundamental lesbian, gay, bisexual, transgender, and queer (LGBTQ+) health topics. Faculty development is needed to address knowledge gaps, improve teaching, and prepare students to competently care for the growing LGBTQ+ population. OBJECTIVE: We conducted a program evaluation of the massive open online course Teaching LGBTQ+ Health: A Faculty Development Course for Health Professions Educators from the Stanford School of Medicine. Our goal was to understand participant demographics, impact, and ongoing maintenance needs to inform decisions about updating the course. METHODS: We evaluated the course for the period from March 27, 2021, to February 24, 2023, guided by the RE-AIM (Reach, Effectiveness, Adoption, Implementation, and Maintenance) framework. We assessed impact using participation numbers, evidence of learning, and likelihood of practice change. Data included participant demographics, performance on a pre- and postcourse quiz, open-text entries throughout the course, continuing medical education (CME) credits awarded, and CME course evaluations. We analyzed demographics using descriptive statistics and pre- and postcourse quiz scores using a paired 2-tailed t test. We conducted a qualitative thematic analysis of open-text responses to prompts within the course and CME evaluation questions. RESULTS: Results were reported using the 5 framework domains. Regarding Reach, 1782 learners participated in the course, and 1516 (85.07%) accessed it through a main course website. Of the different types of participants, most were physicians (423/1516, 27.9%) and from outside the sponsoring institution and target audience (1452/1516, 95.78%). Regarding Effectiveness, the median change in test scores for the 38.1% (679/1782) of participants who completed both the pre- and postcourse tests was 3 out of 10 points, or a 30% improvement (P<.001). Themes identified from CME evaluations included LGBTQ+ health as a distinct domain, inclusivity in practices, and teaching LGBTQ+ health strategies. A minority of participants (237/1782, 13.3%) earned CME credits. Regarding Adoption, themes identified among responses to prompts in the course included LGBTQ+ health concepts and instructional strategies. Most participants strongly agreed with numerous positive statements about the course content, presentation, and likelihood of practice change. Regarding Implementation, the course cost US $57,000 to build and was intramurally funded through grants and subsidies. The course faculty spent an estimated 600 hours on the project, and educational technologists spent another 712 hours. Regarding Maintenance, much of the course is evergreen, and ongoing oversight and quality assurance require minimal faculty time. New content will likely include modules on transgender health and gender-affirming care. CONCLUSIONS: Teaching LGBTQ+ Health improved participants' knowledge of fundamental queer health topics. Overall participation has been modest to date. Most participants indicated an intention to change clinical or teaching practices. Maintenance costs are minimal. The web-based course will continue to be offered, and new content will likely be added.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,148
Tête enseignante GPT0,580
Écart entre enseignants0,432 · 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

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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