Realism of procedural task trainers in a pediatric emergency medicine procedures course
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pediatric emergency medicine (PEM) physicians have minimal experience in life saving procedures and have turned to task trainers to learn these skills. Realism of these models is an important consideration that has received little study. METHOD: PEM physicians and trainees participated in a day long procedural training course that utilized commercially available and homemade task trainers to teach pericardiocentesis, chest tube insertion, cricothyroidotomy and central line insertion. Participants rated the realism of the task trainers as part of a post-course survey. RESULTS: The homemade task trainers received variable realism ratings, with 91% of participants rating the pork rib chest tube model as realistic, 82% rating the gelatin pericardiocentesis mold as realistic and 36% rating the ventilator tubing cricothyroidotomy model as realistic. Commercial trainers also received variable ratings, with 45% rating the chest drain and pericardiocentesis simulator as realistic, 74% rating the crichotracheotomy trainer as realistic and 80% rating the central line insertion trainer as realistic. CONCLUSIONS: Task training models utilized in our course received variable realism ratings. When deciding what type of task trainer to use future courses should carefully consider the desired aspect of realism, and how it aligns with the procedural skill, balanced with cost considerations.
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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 | 0,005 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».