E‐learning in transfusion medicine: An exploratory qualitative assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: E-learning programmes are increasingly offered in transfusion medicine (TM) education. The aim of this study was to explore facilitators and barriers to TM e-learning programmes, including assessment of learning outcomes and measures of effectiveness. MATERIALS AND METHODS: Participants selected from a prior survey and representing a diverse number of international e-learning programmes were invited to participate. A mixed methodology was employed, combining a survey and individual semi-structured one-on-one interviews. Interview data were analysed inductively to explore programme development, evaluation, and facilitators and barriers to implementation. RESULTS: Fourteen participants representing 13 institutions participated in the survey and 10 were interviewed. The e-learning programmes have been in use for a variable duration between 5 and 16 years. Funding sources varied, including government and institutional support. Learner assessment methods varied and encompassed multiple-choice-questions (n = 12), direct observation (n = 4) and competency assessment (n = 4). Most regional and national blood collection agencies rely on user feedback and short-term learning assessments to evaluate their programmes. Only one respondent indicated an attempt to correlate e-learning with clinical practices. Factors that facilitated programme implementation included support from management and external audits to ensure compliance with regulatory educational and training requirements. Barriers to programme implementation included the allocation of staff time for in-house development, enforcing compliance, keeping educational content up-to-date and gaining access to outcome data for educational providers. CONCLUSION: There is evidence of considerable diversity in the evaluation of e-learning programmes. Further work is needed to understand the ultimate impact of TM e-learning on transfusion practices and patient outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».