Curriculum Innovation: How Effective Is a Telementoring Virtual Epilepsy Curriculum in Postgraduate Medical Education?
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: Epilepsy is a complex neurologic disorder requiring specialized knowledge for effective management. Poorly controlled seizures have a significant effect on people with epilepsy and health care systems. Project Extension for Community Healthcare Outcomes (ECHOs) is a telementoring model designed to extend specialized care through virtual teaching. This study aims to evaluate the effectiveness of an interinstitutional Project ECHO-based epilepsy curriculum on the knowledge (Kirkpatrick level 2) and self-assessed effect on practice (Kirkpatrick levels 3) of neurology trainees in Canada. Methods: This randomized controlled trial included neurology trainees across Canada enrolled in Royal College of Physicians and Surgeons-accredited programs during the 2024 and 2025 academic year. Participants were recruited through program directors and resident site leads. Consenting participants were randomized using computer-generated random numbers into 2 groups. The intervention consisted of ten 1-hour weekly sessions through Zoom, including didactic presentations and case-based discussions. The curriculum was built based on the Methodology of Thomas and Kern of curriculum development. The primary outcome was improvement in objective knowledge, measured by a 30 multiple-choice quiz. Secondary outcomes included self-perceived confidence and effect on clinical practice, assessed through precourse and postcourse surveys. Results: = 0.004, 95% CI 6.9-30.6), corresponding to a difference of 1.3 standard deviations. Postcourse surveys indicated high satisfaction with the educational program, with 88.9% agreeing or strongly agreeing that participation was worthwhile. Significant improvements were noted in self-perceived knowledge and confidence in assessing candidacy for nonmedication treatments. Discussion: This study demonstrates the efficacy of the interinstitutional Project ECHO-based epilepsy curriculum in enhancing knowledge and self-assessed effect on practice among neurology trainees. The positive outcomes provide valuable insights into the effectiveness and feasibility of interinstitutional interactive virtual learning platforms in postgraduate medical education. Future research should explore expanding this program to other health care providers who manage epilepsy.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».