Rapid implementation of open-access pandemic education for global frontline healthcare workers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The recent global pandemic posed extraordinary challenges for healthcare systems. Frontline healthcare workers required focused, immediate, practical, evidence-based instruction on optimal patient care modalities as knowledge evolved around disease management. OBJECTIVE: This course was designed to provide knowledge to protect healthcare workers; combat disease spread; and improve patient outcomes. METHODS: A team of global healthcare workers responded by rapidly creating a competency-based online course. To promote transcultural applicability, the course was developed by an international team of more than 45 educators from over 20 countries. Course delivery included a built-in language translation tool, routine updates, and several innovative course design elements. User feedback was collected to determine efficacy of course content, structure, unique delivery elements, and delivery options. RESULTS: An initial population of online learners (n = 147) living in 23 different countries and representing 22 languages completed the course and participated in post-course surveys. An additional population of learners (n = 505) attended an in-person offering of course materials. Course participants gave positive feedback and several requested additional courses in similar formats. CONCLUSION: Global open access education courses may provide needed resources to empower healthcare professionals during health crises. Responsive course design can accommodate diverse learner resources and transcultural applicability.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».