Using Project ECHO to deliver a tele-mentoring and teaching program on palliative care in South Asia: Interpretive description of participants’ experiences with a community of practice for learning
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To explore the learning experiences of participants (learners and teachers), in a yearlong tele-teaching and mentoring program on pediatric palliative care, which was conducted using the Project ECHO (Extension for Community Healthcare Outcomes) model and consisted of 27 teaching and clinical case discussion sessions for palliative medicine residents in India and Bangladesh. The goal of the study is to explore how participation and learning is motivated and sustained for both residents and teachers, including the motivators and challenges to participation and learning in a novel online format. METHODS: Qualitative interviews with ECHO participants, including learners and teachers were conducted. Interviews were recorded and transcribed. Thematic analysis of interview data was conducted within an interpretive description approach. RESULTS: Eleven physicians (6 residents, 5 teachers) participated in interviews. Key elements of the ECHO program which participants identified as supporting learning and participation include small group discussions, a flipped classroom, and asynchronous interactions through social media. Individual learner characteristics including effective self-reflection and personal circumstances impact learning. Providing opportunities for a diverse group of learners and teachers, to interact in communities of practice (COP) enhances learning. Three major themes and 6 subthemes describing learning processes were identified. Themes included (1) ECHO program structure, (2) learner characteristics, and (3) COP. Subthemes included flipped classroom, breakout rooms, learning resources, personal circumstances, self-awareness of learning needs, and community interactions. SIGNIFICANCE OF RESULTS: Project ECHO suggests a novel model to train health providers, which is effective in low- and middle-income countries. Online learning programs can lead to learning through community of practice when learners and teachers are able to interact and engage in peer support and reflective practice. Educators should consider incorporating small group discussions, a flipped classroom design, and opportunities for asynchronous interactions to enhance learning for participants in online learning programs.
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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 | 0,010 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».