Healthy Research Rewards
ResearchHub is incentivizing healthy research behavior. At this time, first authors of open access papers are eligible for rewards. Visit the publications tab to view your eligible publications.
Got it
BL
Barbara Lam
Author with expertise in Reflective Practice in Education and Professional Development
Achievements
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
6
(50% Open Access)
Cited by:
2
h-index:
7
/
i10-index:
6
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Two years of teaching close to home: Lessons learned from a near-peer model for an introductory lecture series for hematology-oncology fellows.

Anthony Iacoviello et al.Jun 1, 2024
9027 Background: First-year hematology-oncology fellows face a large initial knowledge gap due to limited disease-specific content exposure during residency training. To facilitate their transition, we introduced a near-peer lecture series during academic year (AY) 2021-22, featuring near-peers (2 nd and 3 rd year [“senior”] fellows) as the primary instructors guided by content experts (disease specific faculty) [Berry, et al. JCO OP 2023]. This follow-up study’s primary aim was to assess the lectures’ continued impact on learning for 1 st year fellows, as well as the impact on the educational skills of senior fellows. We also sought to assess the continued support of this format by faculty. Methods: For AY 2023-24, each rising senior fellow attended a one-hour preparatory workshop on active learning techniques in Spring 2023. They were then assigned 2-3 topics to teach and paired with ≥1 expert faculty. Lectures were conducted from July to September 2023. We administered anonymous surveys immediately post-lecture to attendees and at end-of-series to senior fellows and faculty. Results are summarized as proportions with binomial 95% confidence intervals (CI). Results: We received 109 immediate post-lecture responses for 26 lectures (66% of total lectures). Of 1 st year fellow respondents (82.5% of all responses), 80% (95% CI [72-88%]) found the lectures very engaging, 82% (95% CI [76-90%]) found them relevant, 54% (95% [CI 46-62%]) felt very confident in disease diagnosis and staging, and 43% (95% CI [37-49%]) felt very confident in disease treatment following the lectures. All responding senior fellows (N=7) endorsed the lecture format. The majority of senior fellows (67%, 95% CI [50-84%]) found the one-hour workshop only somewhat helpful, and 71% (95% CI [50-92%]) felt only somewhat well equipped to give their lecture. Over half (57%, 95% CI [41-73%]) of senior fellows reused previous slide decks and did not meet with faculty in person to prepare for their sessions. On qualitative review of senior fellow feedback, common themes included time constraints and lack of structured format during the preparation phase. Of faculty respondents (N=9), 78% (95% CI [50-99%]) supported continuation of the format, but only 44% (95% CI [38-50%]) met in-person with their assigned senior fellow in advance of the teaching session. Conclusions: Our near-peer lecture series has broad support for its continuation and is meeting the needs of 1 st year fellows. To better help senior fellows improve their education skills, future iterations will focus on optimizing the pre-session coaching and preparatory phase. This will include structured coaching with an expert educator for content planning and development, an augmented process for pre-session meetings between senior fellows and faculty, and greater focus on defining the optimal timeline for session preparation.
0

The potential use of artificial intelligence for venous thromboembolism prophylaxis and management: clinician and healthcare informatician perspectives

Barbara Lam et al.May 25, 2024
Venous thromboembolism (VTE) is the leading cause of preventable death in hospitalized patients. Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) can support guidelines recommending an individualized approach to risk assessment and prophylaxis. We conducted electronic surveys asking clinician and healthcare informaticians about their perspectives on AI/ML for VTE prevention and management. Of 101 respondents to the informatician survey, most were 40 years or older, male, clinicians and data scientists, and had performed research on AI/ML. Of the 607 US-based respondents to the clinician survey, most were 40 years or younger, female, physicians, and had never used AI to inform clinical practice. Most informaticians agreed that AI/ML can be used to manage VTE (56.0%). Over one-third were concerned that clinicians would not use the technology (38.9%), but the majority of clinicians believed that AI/ML probably or definitely can help with VTE prevention (70.1%). The most common concern in both groups was a perceived lack of transparency (informaticians 54.4%; clinicians 25.4%). These two surveys revealed that key stakeholders are interested in AI/ML for VTE prevention and management, and identified potential barriers to address prior to implementation.