Telehealth Competencies: Training Physicians for a New Reality?
Notice bibliographique
Résumé
In North America, telehealth increased by 40% between 2019 and 2020 and stabilized at 40% in 2021. As telehealth becomes more common, it is essential to ensure that healthcare providers have the required skills to overcome the challenges and barriers of this new modality of care. While the COVID-19 pandemic has accelerated the design and implementation of telehealth curricula in healthcare education programs, its general adoption is still a major gap and an important barrier to ensuring scaling up and sustainability of the telesshealth practice. Lack of experienced faculty and limited curricular time are two of the most common barriers to expanding telehealth education. Overcoming the barriers of telehealth curricula implementation may require moving away from the classic expert model of learning in which novices learn from experts. As the adoption of telehealth curricula is still in its early stages, institutions may need to plan for faculty development and trainee education at the same time. Questions regarding the timing and content of telehealth education, the interprofessional development of curricula, and the identification of optimal pedagogical methods remain open and crucial. This article reflects on these questions and presents telesimulation as an ideal instructional method for the training of telehealth competencies. Telesimulation can provide opportunities for practical training across a range of telehealth competencies, fostering not only technical proficiency but also communication skills and interprofessional collaboration.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,004 |
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 ».