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Enregistrement W4386327604 · doi:10.21203/rs.3.rs-3204004/v1

Developing a National UGME Pain Management and Substance Use Disorder Curriculum to Address the Opioid Crisis: A Program Evaluation Pilot Study

2023· preprint· en· W4386327604 sur OpenAlexafffundabout
Nancy Dalgarno, Jennifer Turnnidge, Nicholas Cofie, Richard van Wylick, Jeanne Mulder, Fran Kirby, Amber Hastings‐Truelove, Lisa Graves

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésCurriculumMedical educationMedicinePsychologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Pain is one of the most common reasons for adults to seek health care, yet educational program focused on pain are often underrepresented in medical school curricula. In January 2021, the Association of Faculties of Medicine of Canada (AFMC) launched an online national, bilingual, competency-based curriculum for undergraduate medical (UGME) students in pain management and substance use in response to the opioid crisis to bridge the content gaps in programs across Canada. The purpose of this study is to evaluation the pilot of this national curriculum. Methods Undergraduate medical education students (n = 168) from across Canada participated in the program evaluation of a pilot which ran from September to November 2020. Participants completed online pre- and post-program surveys that assessed the influence of the curriculum on participants’ knowledge as well as the value, usability, and feasibility of this curriculum. Results Participants’ perceived confidence their new knowledge and in utilizing resources required to maintain their knowledge significantly increased (75% and 51% respectively). Their perceived knowledge that addressed the 72 learning objectives within the curriculum significantly increased from pre- to post-program. Over 90% of participants reported that the was valuable, feasible, and usable. The most frequently discussed program strengths were the clear and comprehensive content, interactive and well-organized design, and relevance of curriculum content for future clinical practice. The overall weakness of the curriculum included the length, repetition of content, the lack of clarity and relevance of the assessment questions, end-user technology issues, and French translation discrepancies. Participant’s recommendations for improving the curriculum included streamlining content, addressing technology issues, and enhancing the clarity and relevance of assessment questions embedded within each of the modules. Conclusion Participants agreed that an online pain management and substance use curriculum is a valuable, usable, and feasible learning opportunity. Given the severity of the opioid crisis in Canada, these online modules provide a curriculum that can be integrated into existing UGME programs or can provide self-directed learning.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,280
Tête enseignante GPT0,526
Écart entre enseignants0,245 · 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'admission3
Résumé présentoui

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