Structured Clinical Insights Modules (SCIMs): High fidelity simulated scenarios for learning clinical skills and clinical reasoning
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Scarcity of clinical placements and heightened concern for patient safety have led to an increased focus on simulation methodologies for the early acquisition of clinical technical, human engagement and reasoning skills, in parallel with clinically-based learning opportunities in undergraduate medical education. Background Feedback from senior medical students and their supervising clinicians identified the need to supplement the skills learning from clinical placements with structured learning opportunities. Methods A learning methodology was developed that combines the reasoning-development approach of Problem Based Learning with high fidelity clinical simulation. Students were divided into teams of five (designated as a 'registrar' and four 'interns') who managed a simulated patient through an evolving story over the period of a week. Innovative elements included extensive use of trained simulated patients and relatives, technological simulations, after hours 'on call' experiences and a simulated court case involving cross examination of learners by an experienced barrister. 150 Year 3 medical students undertook the program in 2009. Evaluation was undertaken using standardised questionnaires, as well as Interpretative Phenomenological Analysis of learners' reflective journals to identify evidence of learning in the affective domain (values, attitudes and human engagement). Results The program was very positively received by learners (mean subjective effectiveness score of 6.38 on a 7-point Likert scale). Analysis of journals revealed numerous examples of deep reflection and affective learning in association with the program. Conclusion The SCIMs methodology shows promise for promoting the initial acquisition of essential clinical skills in a safe environment, as an adjunct to clinical attachments. References Okuda Y, Bryson EO, DeMaria S, et al. The utility of simulation in medical education: What is the evidence? Mt Sinai Journal of Medicine 76(4):330-43, 2009. Spalding WB. The undergraduate medical curriculum (1969 model): McMaster University. Canadian Medical Association Journal 100(14):659-664, 1969. Flanagan B, Nestel D, Joseph M. Making patient safety the focus: Crisis Resource Management in the undergraduate curriculum. Medical Education 38:56-66, 2004. Smith JA. Beyond the divide between cognition and discourse: Using Interpretative Phenomenological Analysis in health psychology. Psychology and Health 11:261-71, 1996. Rogers GD, McConnell H, Milligan E, Lombard M, Jones de Rooy N. Desperately seeking evidence of learning in the affective domain: Interpretative Phenomenological Analysis of clinical learners' reflective journals. Paper at this conference, 2010.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».