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Enregistrement W1989320238 · doi:10.1213/01.ane.0000086893.39567.d0

Identification of Gaps in the Achievement of Undergraduate Anesthesia Educational Objectives Using High-Fidelity Patient Simulation

2003· article· en· W1989320238 sur OpenAlexaff
Pamela J. Morgan, Doreen Cleave‐Hogg, Susan DeSousa, Jordan Tarshis

Notice bibliographique

RevueAnesthesia & Analgesia · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of TorontoHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineChecklistMedical educationCurriculumAuscultationIdentification (biology)SyllabusEducational measurementAirway managementAirwayPsychologyAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UNLABELLED: In this study we sought to identify educational gaps in medical students' knowledge using human patient simulation. The Undergraduate Committee developed 10 scenarios based on anesthesia curriculum objectives. Checklists were designed by asking 15 faculty members involved in undergraduate education to propose expected performance items at a level appropriate for medical students. These items consisted of essential performance items as well as critical management omissions. Checklists were used to score students' videotaped performances. Checklist items common to more than one scenario were grouped for data analysis and identification of gaps in achievement of educational objectives. Eighteen groupings of expected performance criteria and 8 groupings of critical management omissions were established. Performance data of 165 students were analyzed. Common management omissions were lack of adequate airway management, failure to check blood pressure, and failure to stop the anesthetic. Students reliably performed defibrillation, notation of vital signs, auscultation of lung fields, and administration of IV fluids. The most common critical omissions were failing to a). call for help, b). take a history/do physical examination, and c). prepare airway equipment. Management and critical omissions noted during performance assessments provide information regarding students' educational needs, enabling faculty to focus attention on demonstrated areas of weakness. IMPLICATIONS: This study involved the use of high-fidelity patient simulation that offers standardized clinical experiences that can detect gaps in medical students' knowledge base and clinical performance. This information can be used by faculty to focus their teaching efforts to ensure competency in important educational areas.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,308 · 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'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

Citations37
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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