Instruction Using a High-Fidelity Cardiopulmonary Simulator Improves Examination Skills and Resource Allocation in Family Medicine Trainees
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: High-fidelity cardiopulmonary simulators have proven promising in various areas of medical education but have yet to be studied in Family Medicine training. METHODS: A 2-hour curriculum, combining didactic and simulator exposure, and addressing common valvular pathologies, was offered to post-graduate year 1 and 2 Family Medicine residents. Residents' abilities to describe and diagnose four simulated murmurs were assessed before the teaching sessions and 2 to 4 weeks after. Confidence in physical examination skills, as well as the use of echocardiography, was also measured. RESULTS: Twenty residents participated. Mean composite murmur description scores improved in 95% of residents (P < 0.001), as did mean diagnostic accuracy (from 43.8% to 85.0%; P < 0.001). For pathologic murmurs, the number of echocardiograms recommended did not change, whereas for the nonpathologic murmur, 16 residents who recommended echocardiography presession no longer did postsession (P < 0.001). Mean confidence significantly increased (P < 0.001). The mean satisfaction score for the session was 4.9/5, and all residents recommended that the session be repeated in future years. CONCLUSION: A didactic and simulator-based session is very well received by Family Medicine residents. It significantly improves description and diagnosis of murmurs and reduces unnecessary echocardiogram use without affecting appropriate use.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle