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Enregistrement W4410775417 · doi:10.1002/epd2.70045

Continuing medical education in epileptology: The Level 1‐2‐3 experience of the <scp>ILAE</scp> academy

2025· article· en· W4410775417 sur OpenAlexafffund
Ingmar Blümcke, Eva Biesel, Samuel Wiebe, Sándor Beniczky, Jo M. Wilmshurst, Man Mohan Mehndiratta, Ali A. Asadi‐Pooya, Christian Brandt, Alexis Arzimanoglou, Gagandeep Singh

Notice bibliographique

RevueEpileptic Disorders · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesSchool of Medicine, Emory UniversityPirogov Russian National Research Medical UniversityUniversité de LausanneHospital for Sick ChildrenSyddansk UniversitetHospices Civils de LyonSahlgrenska UniversitetssjukhusetSheffield Teaching Hospitals NHS Foundation TrustUniversity of CreteStichting Epilepsie Instellingen NederlandEmory UniversityUniversity of TorontoUniversity College LondonMonash UniversityEuropean CommissionUniversité de LyonUniversity of Texas Health Science Center at HoustonUniversität Bielefeld
Mots-clésCurriculumPsychologyMedical educationContinuing medical educationBlended learningOnline learningMathematics educationContinuing educationMultimediaComputer scienceEducational technologyMedicinePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The International League Against Epilepsy (ILAE) Academy is the world's eminent e-learning campus for epileptology. Its modular teaching content was developed to cover all competencies and learning objectives specified in the ILAE's curriculum for epileptology. The tutorless and self-paced entry Level 1 program for beginners offers an interactive case-based e-learning approach. A blended e-learning format was developed for the proficiency Level 2 with various learning domains and formats. They comprise a series of interactive, self-paced and case-based e-learning modules covering common, but also rare or complex epilepsy conditions, through state-of-the-art diagnosis and rational treatment decisions. Interactive EEG and MRI readers were integrated to support a tutorless online teaching format. An innovative adaptive e-learning format was applied for specific learning domains to reflect not only the proficiency level of the learner but also their self-confidence and perceived and unperceived knowledge of the topic. Our analysis of the completed adaptive e-learning courses revealed that 21% of the learning objectives had been answered incorrectly despite the learner indicating that they know the answer. This so-called "unconscious incompetence" should be regarded as a key motivation for building continuing medical education (CME) programs in epileptology. Level 2 utilizes a blended learning approach requiring 200 CME or equivalent ILAE credit points, earned through a mix of online learning with in-person participation in ILAE schools and congressional teaching activities. Level 3 is the subsequent step in the ILAE's structured learning path towards advanced proficiency and includes skill-based training in epileptology. Registered learners can apply for training visits in internationally renowned epilepsy centers around the world. Limited financial support is made available for selected applicants, e.g., to support candidates from resource limited settings. Designed to bridge the gap in knowledge and access to continuing education in epileptology, this unique structured learning path is open to all healthcare professionals.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,425

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,325 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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