An e-Learning Course to Train General Practitioners in Planetary Health: Pilot Intervention Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: According to the World Health Organization, climate and ecological emergencies are already major threats to human health. Unabated climate change will cause 3.4 million deaths per year by the end of the century, and health-related deaths in the population aged ≥65 years will increase by 1540%. Planetary health (PH) is based on the understanding that human health and human civilization depend on flourishing natural systems and the wise stewardship of those natural systems. Health care systems collectively produce global emissions equivalent to those of the fifth largest country on earth, and they should take steps to reduce their environmental impact. Primary care in France accounts for 23% of greenhouse gas emissions in the health care sector. General practitioners (GPs) have an important role in PH. The course offers first-year GP residents of the Montpellier-Nîmes Faculty of Medicine a blended-learning course on environmental health. An e-learning module on PH, lasting 30 to 45 minutes, has been introduced in this course. OBJECTIVE: The objective of this study was to assess the impact of the e-learning module on participants' knowledge and behavior change. METHODS: This was a before-and-after study. The module consisted of 3 parts: introduction, degradation of ecosystems and health (based on the Intergovernmental Panel on Climate Change report and planetary limits), and ecoresponsibility (based on the Shift Project report on the impact of the health care system on the environment). The questionnaire used Likert scales to self-assess 10 points of knowledge and 5 points of PH-related behavior. RESULTS: A total of 95 participants completed the pre- and posttest questionnaires (response rate 55%). The mean scores for participants' pretest knowledge and behaviors were 3.88/5 (SD 0.362) and 3.45/5 (SD 0.705), respectively. There was no statistically significant variation in the results according to age or gender. The pretest mean score of participants who had already taken PH training was statistically better than those who had not taken the PH training before this course (mean 4.05, SD 0.16 vs mean 3.71, SD 0.374; P<.001). CONCLUSIONS: The PH module of the Primary Care Environment and Health course significantly improved self-assessment knowledge scores and positively modified PH behaviors among GP residents. Further work is needed to study whether these self-declared behaviors are translated into practice.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».