Knowledge Acquisition and Audience Retention in Stroke Education: Results From a Global Study by the World Stroke Organization
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The World Stroke Academy (WSA), the educational platform of the WSO, provides high-quality stroke education to health care professionals worldwide. Understanding the learning needs and preferences of WSA members is crucial for effective knowledge translation. This study aims to (1) assess demographics and professional backgrounds of WSA members, (2) identify preferences in knowledge acquisition, and (3) evaluate audience retention during WSA webinars. METHODS: A survey was developed using Qualtrics and distributed via email to all WSA members from May 8 to May 23, 2023. The survey included multiple-choice, rating scale, and ranking questions. Audience retention data were obtained from the latest 6 WSA webinars (May 2023–December 2023). Descriptive variables were reported, and χ 2 analysis and multinomial regression models were used. RESULTS: A random sample of 1065 WSO members received the survey; 327 initiated it (participation rate, 30.7%), and 236 completed it (completion rate, 72.2%). The mean age (SD) of participants was 46.7 (±11.6) years; 57.2% identified as male. Most respondents were stroke specialist physicians (65.3%) and were based in Europe (35.2%). Online journal articles represented 41.6% of the total time allocated for stroke education, with 17% allocated to webinars. Social media usage patterns showed X (formerly Twitter) as the top choice (34.7%). Age, profession, and location significantly influenced social media platform use. Audience retention was at 50% at the 57-minute mark and 44.3% at the end of webinars. CONCLUSIONS: Tailoring WSA webinar content to meet health care professionals’ needs and enhancing interactive components can improve audience retention. These insights will guide the future development of the WSA portfolio.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».