Developing a Web-Based Asynchronous Case Discussion Format on Social Media to Teach Clinical Reasoning: Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Case-based learning conferences are valuable to trainees, but growing clinical demands hinder consistent attendance. Social media increasingly acts as a venue for trainees to supplement their education asynchronously. We designed and implemented a web-based asynchronous clinical case discussion series on the Twitter social media platform to fill this educational gap. OBJECTIVE: The aim of this mixed methods study is to examine the nature of interactions among web-based case discussion participants and assess local attitudes regarding the educational intervention. METHODS: Starting in February 2018, we posted clinical vignettes to a dedicated Twitter account with the prompt "What else do you want to know?" to stimulate discussion. The authors replied in real time when case discussion participants requested additional details. Additional data about the case were posted at regular intervals to the discussion thread to advance the overall case discussion. Participants were asked to explain their reasoning and support their conclusions when appropriate. Web-based engagement was assessed using Twitter Analytics. Participants' posts were qualitatively analyzed for themes, with special attention to examples of using clinical reasoning skills. A codebook of types of participant posts and interactions was refined iteratively. Local engagement and attitudes at our institution were assessed by surveying internal medicine trainees (n=182) and faculty (n=165) after 6 months. RESULTS: Over a 6-month period, 11 live case discussions were engaged with by users 1773 times. A total of 86 Twitter profiles spanning 22 US states and 6 countries contributed to discussions among participants and the authors. Participants from all training levels were present, ranging from students to faculty. Interactions among participants and the case moderators were most commonly driven by clinical reasoning, including hypothesis-driven information gathering, discussing the differential diagnosis, and data interpretation or organization. Of 71 respondents to the local survey, 29 (41%) reported having a Twitter account. Of the 29 respondents with Twitter accounts, 17 (59%) reported participating in the case discussions. Respondents agreed that case participation increased both their clinical reasoning skills (15/17, 88%) and clinical knowledge (13/17, 76%). CONCLUSIONS: A social media-based serialized case discussion was a feasible asynchronous teaching method for engaging web-based learners of all levels in a clinical reasoning discussion. Further study should examine what factors drive trainee participation in web-based case discussions and under what circumstances asynchronous discussion might be preferred over in-person teaching activities.
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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 | 0,057 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».