Continuous Glucose Monitoring User-Wear Experience Fosters Empathy and Learning
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine if a continuous glucose monitoring (CGM) user-wear experience brings value to an advanced diabetes elective course by assessing the impact on empathy and knowledge. METHODS: This was a quasi-experimental pre-post intervention study, conducted over 2 offerings of an advanced diabetes elective course. Third-year pharmacy students participated in a 2-part didactic education and user-wear experience involving CGM devices. Students completed a survey at 3 prespecified time points to assess empathy and knowledge (foundational and counseling knowledge). Empathy was assessed using the Kiersma-Chen empathy scale. Knowledge was assessed using predefined multiple-choice questions. Statistical tests include repeated measures analysis of variance and Bonferroni tests for overall and subsection scores on the empathy and knowledge surveys. A partial eta squared was also used to measure effect size for the repeated measures analysis of variance test. RESULTS: Twenty-nine out of the 36 enrolled students completed all 3 surveys. Compared with a traditional lecture, the CGM user-wear experience demonstrated a significant increase in student self-perceived empathy and counseling knowledge. No change in foundational knowledge was observed. CONCLUSION: A CGM user-wear experience provides educational value beyond a traditional lecture. Our study showed that educational outcomes such as empathy and counseling knowledge can be achieved by implementing a CGM user-wear experience. An advanced diabetes elective course provides an ideal environment to optimize CGM learning outcomes with a user-wear experience.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».