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Enregistrement W1988687718 · doi:10.1111/j.1365-2929.2006.02584.x

General emergency medicine skills for rural doctors

2006· article· en· W1988687718 sur OpenAlexaffabout
Wayne Woloschuk, Ron Gorsche, Michael Betzner

Notice bibliographique

RevueMedical Education · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSouth Health CampusUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)MedicineRural areaPaceMedical emergencyEmergency medical servicesMedical education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context and setting Rural doctors who practise emergency medicine need to be appropriately skilled to handle medical emergencies. Why the idea was necessary Doctors in remote areas have difficulty accessing relevant programmes in emergency medicine. What was done Alberta's Rural Physician Action Plan (RPAP) established a working committee consisting of RPAP's programme manager, 2 skills brokers (both rural doctors), rural and tertiary emergency doctors and the director of the Shock Trauma Air Rescue Society (STARS). A needs assessment carried out in 2001 identified a rural knowledge gap surrounding certain skills in emergency medicine that were not covered in current continuing medical education programmes. To address this deficiency, the committee developed a programme for rural doctors designated General Emergency Medicine Skills (GEMS), which included both cognitive and practice components. The cognitive component utilised a CD ROM multimedia approach, allowing doctors to learn at their own pace and locale. Four modules were produced: Preparation for Transport; C-Spine/CT-Head; Rapid Sequence Intubation, and Central Venous Access. Each requires about 1.5 hours to complete. Following completion, STARS scheduled a visit to the doctors' rural hospital with their mobile human patient simulator (HPS). This allowed the entire emergency team to practise scenarios developed by the STARS HPS clinicians using information derived directly from the CD ROM modules. Participants received instant feedback and exposure to new techniques and equipment. Doctors were able to enhance their skills further with the tertiary emergency doctors at the University of Calgary Medical School's anatomy laboratory. Participants in GEMS register online and each doctor who completes all CD modules and the HPS component receives a $1000 honorarium. Completion of a pre/post online knowledge test qualifies for continuing medical education credits through the College of Family Physicians of Canada Mainpro-C programme. During the pilot year, which began in September 2004, 66 sets of modules were distributed. A programme evaluation survey was distributed. Evaluation of results and impact All 16 doctors who completed the pilot programme returned a survey. The educational value of each module was highly rated (6.1/7–6.5/7). Of the 79 specific learning objectives participants listed, expectations for 70 (89%) were either completely fulfilled or exceeded. The modules facilitated: maintenance of current knowledge (6.1/7); new knowledge acquisition (5.5/7), and confidence in dealing with emergencies (5.4/7). All participants utilised the STARS HPS. The anatomy laboratory component was not accessed. Participants felt the STARS HPS: reinforced module knowledge (6.3/7); allowed practice of the skills presented in modules (6.3/7), and was essential to benefit fully from the modules (6.2/7). Regarding programme administration, participants agreed that: the application process was easy (6.1/7); terms/conditions were reasonable (6.3/7); the honorarium of $1000 was fair (6.3/7), and general programme administration was good (6.5/7). Overall, GEMS has positively affected participants' delivery of emergency medicine (5.7/7) and willingness to continue rural emergency medicine (5.5/7). Feedback has initiated minor changes to facilitate participant follow-up and completion. GEMS can help rural doctors to not only learn and practise emergency medicine skills, but to do so with confidence. Interactive training can be delivered at the rural site.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,001

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,461 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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