Cognitive task analysis, kinesiology and mental imagery: Challenging surgical attrition
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: We verified the value of cognitive task analysis and kinesiology in the teaching of basic surgical skills. Furthermore we wanted to identify the role of mental imagery in the acquisition and retention of surgical skills particularly for an emergency procedure seldom done in routine practice (cricothyroidotomy). Methods: We randomly divided 44 first year medical school students in three groups. The first group (ATLS) was taught to perform a cricothyroidotomy according to the ATLS protocol. Group 2 (kinesiology, KG) learned the same procedure but this time following cognitive task analysis and with kinesiology principles (8 simple movements and specific posture correction). Finally in group 3 (KG + MI), we used the same kinesiology principles as in group 2 but we also asked the students to use mental imagery (MI) daily and rapidly briefed them on the topic. Two weeks after the teaching session, an OSCE (25 marks) verified the acquisition of the skills, and 6 and 12 months later we evaluated attrition (loss of skills). Results: ∗ . 2 weeks 6 months 12 months KG + MI 20.3 ± 1.5 (n = 15) ∗ 19.7 ± 2.4 (n = 14) ∗ 21.5 ± 1.8 (n = 15) ∗ KG 19.3 ± 2.9 (n = 13) 19.4 ± 3.4 (n = 13) 19.5 ± 1.9 (n = 13) ∗ ATLS 18.2 ± 2.5 (n = 16) ∗ 16.6 ± 4.8 ∗ (n = 15) 16.5 ± 2.9 (n = 16) ∗ ∗ p Conclusions: Kinesiology-guided teaching following cognitive tasks analysis seems to improve the maintenance of surgical skills over traditional ATLS technique as showed by the 12 months results. The addition of mental imagery statistically improved acquisition and maintenance of skill better than both the ATLS group and the KG group. This confirms the potentially prominent role that these alternative educational approaches will play in the future of surgical training.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».