POSTER AWARD WINNER EDUCATION
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objective: People with spinal cord injury (SCI) access educational resources during their inpatient rehabilitation, but they can be overwhelmed by the amount of information they need to assimilate during ever-shorter stays.This project created e-learning courses to fill the knowledge needs of SCI consumers and evaluated user satisfaction and knowledge transfer.Methods/Overview: A needs assessment of 83 consumers and 99 staff identified information needs for people with SCI (Toronto Rehabilitation Institute -UHN and CPAO, 2008).Key topics were selected for the creation of 10 online patient education courses, collectively called Spinal Cord Injury -University (SCI-U), and housed on the Spinal Cord Connections website (www.spinalcordconnections.ca/sci-u).Course content was developed collaboratively by over 100 consumers and professionals, from healthcare and community service organizations across Canada.Each course uses adult learning principles and presents key information on healthy living with SCI, in an accessible and engaging way.A team of professionals created multimedia courses using Articulate software, incorporating video, animation and interactivity.The courses show the positive faces of SCI, each one featuring 3 video presenters (all people with SCI), and video testimonials where consumers talk about their experience living with SCI and managing their health.Users are encouraged to complete course quizzes to reinforce their learning.A pilot study enrolled consumers and clinicians (n = 25) and evaluated knowledge acquisition and retention, as well as perceived utility and satisfaction with the first 3 courses in the series: SCI and You, Bladder and Bowel.Results: Knowledge acquisition and retention: across-group mean pre-course, post-course and 1-month postcourse scores were "SCI & You" (score/14) 8. 19, 10.67, 10.75; "Bladder" (score/13) 5.73, 8.69, 7.09; and "Bowel" (score/12) 6.68, 9.23, 9.00.Perceived utility and satisfaction: across-group mean global satisfaction scores (/5) were "SCI & You" 4.25, "Bladder" 3.89, and "Bowel" 3.94.Across-group mean global effectiveness scores (/5) were "SCI & You"□ 4.16, "Bladder" 4.36, and "Bowel" 4.28.Visits to the SCI-U home page were 773 (2010), 2084 (2011) and 803 (as of March 2012).Conclusions: SCI-U is an effective tool for patient education, and integrating e-learning into SCI rehabilitation programs has the potential to improve the effectiveness of knowledge transfer.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».