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Enregistrement W1982513923 · doi:10.3109/0142159x.2012.642829

Innovations in applied health: Evaluating a simulation-enhanced, interprofessional curriculum

2012· article· en· W1982513923 sur OpenAlexaff
Karim S. Bandali, Robert C. Craig, Amitai Ziv

Notice bibliographique

RevueMedical Teacher · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensMichener Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPracticumPreparednessCurriculumMedical educationInterprofessional educationHealth careIntervention (counseling)MedicineFocus groupPsychologyNursingPedagogySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In response to current trends in healthcare education, teachers at the Michener Institute for Applied Health Sciences implemented a New Curriculum Model (NCM) in 2006, building a curriculum to better transition students from didactic to clinical education. Through the implementation of interprofessional education and simulated clinical scenarios, educators created a setting to develop, contextualize and apply students' skills before entry to the clinical environment. AIMS: In this pilot study, researchers assessed the impact of the NCM intervention on student preparedness for clinical practicum. METHODS: A mixed-methods evaluation was conducted, collecting survey assessments and qualitative focus group feedback from clinical educators and students. RESULTS: Clinical educators identified Michener NCM students to be significantly better prepared for clinical practicum when compared to previous cohorts (p < 0.05%). Students also noted significant improvements as implementation issues were resolved from years one to two of the NCM. CONCLUSIONS: The infusion of simulation and interprofessional education into Michener's applied health curricula resulted in a significant improvement in clinical preparedness. The Michener NCM bridged the gap previously separating didactic education and clinical practice, transitioning applied health students from trained technicians to more complete health care professionals.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,323
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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.

Tête enseignante Opus0,094
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,399 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations31
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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