Education Research: Qualitative Assessment of Virtual Teaching of the Neurological Examination to Students Reveals Importance of Technique, Process, and Documentation
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Virtual teaching sessions during the coronavirus disease 2019 pandemic were challenging for students and teachers but were also an opportunity to find creative ways to teach physical examination skills, including the neurologic examination. We examined expert opinions of the pros and cons that arise using a virtual platform to teach the neurologic examination and strategies to best address these challenges. Methods: This was a qualitative study incorporating a focus group of faculty and resident neurologists. Data were coded using conventional content analysis. An interpretivist, social constructionist approach was used to look for interesting or novel ideas, rather than testing a specific hypothesis. Three independent auditors performed a dependability and confirmability audit to confirm that the themes accurately reflected the data. Results: A single focus group was used. Four of the 6 participants were faculty neurologists and 2 were neurology residents. Five themes were identified: (1) learning the neurologic examination is complex, (2) lack of physical contact is the most important drawback of virtual teaching, (3) virtual teaching can effectively emphasize the organization of the examination, (4) virtual sessions can facilitate combined teaching of technique and demonstration of abnormalities, and (5) virtual platforms do not necessarily imply reduced participation. Conclusion: Teaching the neurologic examination is a multifaceted process that should emphasize not only technique but also an overall approach to performing and documenting the examination. Many aspects of the neurologic examination can be appropriately taught virtually using various strategies, although there may always be some limitations. Virtual education can play a useful role for future curriculum design and global education.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».