Patients as teachers: a within-subjects randomized pilot experiment of patient-led online learning modules for health professionals
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose Many health professions education programs involve people with lived experience as expert speakers. Such presentations may help learners better understand the realities of living with chronic illness or experiencing an acute health problem. However, lectures from only one or a small number of people may not adequately illustrate the perspectives and experiences of a diverse patient cohort. Additionally, logistical constraints such as public health restrictions or travel barriers may impede in-person presentations, particularly among people who have more restrictions on their time. Health professions education programs may benefit from understanding the potential effects of online patient-led presentations with a diverse set of speakers. We aimed to explore whether patient-led online learning modules about diabetes care would influence learners’ responses to clinical scenarios and to collect learners’ feedback about the modules. Method This within-subjects randomized experiment involved 26 third-year medical students at Université Laval in Quebec, Canada. Participation in the experiment was an optional component within a required course. Prior to the intervention, participating learners responded to three clinical scenarios randomly selected from a set of six such scenarios. Each participant responded to the other three scenarios after the intervention. The intervention consisted of patient-led online learning modules incorporating segments of narratives from 21 patient partners (11 racialized or Indigenous) describing why and how clinicians could provide patient-centered care. Working with clinical teachers and psychometric experts, we developed a scoring grid based on the biopsychosocial model and set 0.6 as a passing score. Independent evaluators, blinded to whether each response was collected before or after the intervention, then scored learners’ responses to scenarios using the grid. We used Fisher’s Exact test to compare proportions of passing scores before and after the intervention. Results Learners’ overall percentage of passing scores prior to the intervention was 66%. Following the intervention, the percentage of passing scores was 76% (p = 0.002). Overall, learners expressed appreciation and other positive feedback regarding the patient-led online learning modules. Discussion Findings from this experiment suggest that learners can learn to provide better patient-centered care by watching patient-led online learning modules created in collaboration with a diversity of patient partners.
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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 | 0,015 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,062 | 0,001 |
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 ».