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Enregistrement W1581534048

A faculty development program for a simulation-based anesthesia curriculum using the Debriefing Assessment for Simulation in Healthcare (DASH)

2013· article· en· W1581534048 sur OpenAlexaffabout
Noel O’Regan

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Macrodynamic Analysis (Memorial University of Newfoundland) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDebriefingCurriculumMedical educationFaculty developmentSession (web analytics)Health careProcess (computing)Instructional simulationComputer sciencePsychologyMedicineProfessional developmentPedagogyEducational technology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Simulation-based exercises are well established as a necessary teaching approach in postgraduate anesthesia education. The Future of Medical Education in Canada Postgraduate Project (FMECPP) has recently indicated that faculty development is one of the least developed aspects of simulation in Canada and a key issue in postgraduate education. Accordingly, a simulation program for anesthesia residents was designed to promote continuous faculty development through the creation and implementation of simulation scenarios. Program Description The program provides monthly simulation sessions and debriefings to residents which are faculty-lead and based on core anesthesia curriculum. The simulation committee who creates and delivers the scenarios is comprised of four anesthesia faculty members and one anesthesia resident. Three times a year, the simulation committee meets and each instructor delivers the scenario they have prepared to be incorporated into the program. Two instructors deliver the scenario and remaining members act as participants. After each scenario, the scenario instructor will guide a debriefing session which is assessed using the debriefing assessment for simulation in healthcare (DASH) tool by the faculty who acted as participants. Conclusions With the DASH tool being used to direct improvements in the debriefing process, this program allows the simulation committee to practice their debriefing skills while correcting their areas of weakness. It also provides the opportunity to fine-tune or change the scenarios to better work for residents, contributing to improved teaching performance for faculty and better learning outcomes for residents. Continuous faculty development of student-centered learning is also achieved as residents complete a student DASH form evaluating the quality of the debriefing sessions throughout the program.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,004

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,325 · 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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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