Learning Outcomes and Educational Effectiveness of Social Media as a Continuing Professional Development Intervention for Practicing Surgeons: A Systematic Review and Narrative Synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The objective of this systematic review was to assess the learning outcomes and educational effectiveness of social media as a continuing professional development intervention for surgeons in practice. Background: Social media has the potential to improve global access to educational resources and collaborative networking. However, the learning outcomes and educational effectiveness of social media as a continuing professional development (CPD) intervention are yet to be summarized. Methods: We searched MEDLINE and Embase databases from 1946 to 2022. We included studies that assessed the learning outcomes and educational effectiveness of social media as a CPD intervention for practicing surgeons. We excluded studies that were not original research, involved only trainees, did not evaluate educational effectiveness, or involved an in-person component. The 18-point Medical Education Research Study Quality Instrument (MERSQI) was used for quality appraisal. Learning outcomes were categorized according to Moore's Expanded Outcomes Framework (MEOF). Results: A total of 830 unique studies revealed 14 studies for inclusion. The mean MERSQI score of the included studies was 9.0 ± 0.8. In total, 3227 surgeons from 105 countries and various surgical specialties were included. Twelve studies (86%) evaluated surgeons' satisfaction (MEOF level 2), 3 studies (21%) evaluated changes in self-reported declarative or procedural knowledge (MEOF levels 3A and 3B), 1 study (7%) evaluated changes in self-reported competence (MEOF level 4), and 5 studies (36%) evaluated changes in self-reported performance in practice (MEOF level 5). No studies evaluated changes in patient or community health (MEOF levels 6 and 7). Conclusions: The use of social media as a CPD intervention among practicing surgeons is associated with improved self-reported declarative and procedural knowledge, self-reported competence, and self-reported performance in practice. Further research is required to assess whether social media use for CPD in surgeons is associated with improvements in higher level and objectively measured learning outcomes.
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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 | 0,018 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».