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Enregistrement W4412613563 · doi:10.2196/preprints.69443

Innovative Mobile App (CPD By the Minute) for Continuing Professional Development in Medicine: Multimethods Study (Preprint)

2024· preprint· en· W4412613563 sur OpenAlexaboutno aff
Peter Slinger, Maram Omar, Sarah Younus, Rebecca Charow, Michael Baxter, Craig Campbell, Meredith Giuliani, Jesse Goldmacher, Tharshini Jeyakumar, Inaara Karsan, Janet Papadakos, Tina Papadakos, Alexandra Jane Rotstein, May-Sann Yee, Asad Siddiqui, Marcos Silva Restrepo, Melody Zhang, David Wiljer

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintMobile appsContinuing professional developmentMedical educationProfessional developmentLibrary sciencePsychologyMedicineComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND Many national medical governing bodies encourage physicians to engage in continuing professional development (CPD) activities to cultivate their knowledge and skills to ensure their clinical practice reflects the current standards and evidence base. However, physicians often encounter various barriers that hinder their participation in CPD programs, such as time constraints, a lack of centralized coordination, and limited opportunities for self-assessment. The literature has highlighted the strength of using question-based learning interventions to augment physician learning and further enable change in practice. CPD By the Minute (CPD-Min) is a smartphone-enabled web-based app that was developed to address self-assessment gaps and barriers to engagement in CPD activities. OBJECTIVE This study aimed to assess the app using four objectives: (1) engagement and use of the app throughout the study, (2) effectiveness of this tool as a CPD activity, (3) relevance of the disseminated information to physicians’ practice, and (4) acceptability to physicians of this novel tool as an educational initiative. METHODS The CPD-Min app disseminated 2 multiple-choice questions (1-min each) each week with feedback and references. Participants included licensed staff physicians, fellows, and residents across Canada. A concurrent multimethods study was conducted, consisting of preintervention and postintervention surveys, semistructured interviews, and app analytics. Guided by the Reach, Effectiveness, Adoption, Implementation, and Maintenance framework, the qualitative data were analyzed deductively and inductively. RESULTS Of the 105 Canadian anesthesiologists participating in the study, 89 (84.8%) were staff physicians, 12 (11.4%) were fellows, and 4 (3.8%) were residents. Participants completed 110 questions each over the course of 52 weeks, with an average completion rate of 75% (SD 33%). In total, 40.9% (43/105) of participants answered >90% of the questions, including 15.2% (16/105) who completed all questions. Moreover, 69% (52/75) of participants reported the app to be an effective and valuable resource for their practice and to enhance continuous learning. Most participants (63/75, 84%) who completed the postsurveys reported that they would likely continue using the app as a CPD tool. These findings were further supported by the interview data. Three key themes were identified: the practical design of the novel educational app facilitates its adoption by clinicians, the app was perceived as a useful knowledge tool for continuous learning, and the app’s low-stakes testing environment cultivated independent learning attitudes. CONCLUSIONS The findings suggest the potential of the app to improve longitudinal assessments that promote lifelong learning among clinicians. The positive feedback and increased acceptance of the app supports it as an innovative tool for knowledge retention and CPD. Future research efforts should prioritize evaluating the app’s long-term sustainability and its impact on physicians’ practice, as well as exploring alternative approaches (such as artificial intelligence–based tools) for generating questions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,396 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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