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Enregistrement W4416244258 · doi:10.1212/ne9.0000000000200259

Curriculum Innovation: How Effective Is a Telementoring Virtual Epilepsy Curriculum in Postgraduate Medical Education?

2025· article· en· W4416244258 sur OpenAlexaffabout
Mohammed Hussein Al-Qahtani, Annie Jiwan, Lauren Strasser, Savithiri Ratnapalan, Elizabeth Donner

Notice bibliographique

RevueNeurology Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumHealth careNeurologyMedical knowledgeEpilepsyMEDLINEPatient care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,322 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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