Examination of Learning Trajectories for Simulated Lumbar Puncture Training Using Hand Motion Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: A prospective cohort study was conducted using hand motion analysis (HMA) to assess the acquisition and retention of technical proficiency among first-year medical students learning the lumbar puncture (LP) skill in a simulated setting. METHODS: Twenty-five subjects attended three or four simulation sessions at 6-week intervals. The initial session consisted of an introduction to the procedure and a baseline HMA assessment. This was followed by a session involving deliberate practice and evaluation using HMA. Subject HMA metrics were followed over time and compared to performance benchmarks to determine the volume of practice required to achieve and maintain technical proficiency in the simulated setting. Performance benchmarks were derived from the assessment of experts using HMA. RESULTS: Subject baseline metrics were significantly different from expert (p < 0.01). At the outset of session 2, none of the subjects achieved the performance benchmarks. At the outset of sessions 3 and 4, 40 and 60% of subjects, respectively, demonstrated retention of technical proficiency. However, there was evidence of significant skill erosion between sessions (p < 0.01). The mean number of practice attempts required to achieve technical proficiency declined between sessions. Regression analysis indicated that there was a significant training effect for all students (overall negative slopes) over time. When examining the group as a whole, the speed at which students reached the expert benchmark was not significantly associated with number of practices in the first three sessions, although for some individuals these factors did appear associated. A total of 76% of subjects retained technical proficiency by session 4 and required a mean of 14 practices (range = 5 to 19). CONCLUSIONS: These results show that the majority of students require three to four sessions of deliberate practice to achieve a sustainable level of proficiency in the LP procedure. There is considerable variation in learning progression and retention of technical proficiency. These results have important implications for the design and resource requirements of a competency-based medical education program targeting LP training.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».