Development, Organisation and Implementation of a Surgical Skills ‘Boot Camp’: SIMweek
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is evidence of increased mortality and reduced efficiency in hospitals due to the annual changeover of junior doctors. This paper describes a framework to develop an intensive simulated week that will recreate experiences and situations that junixor surgical interns will likely face in their first weeks after graduation. METHODS: To provide evidence-based recommendations, a systematic review of published literature using the keywords 'surg*', 'boot', 'camp' was performed. Reports of the development, implementation or evaluation of a simulated skills course or 'boot camp' to prepare incoming surgical interns were analysed. RESULTS: Eighteen relevant articles were identified. Subjects on internship preparation courses have identified 'hands-on' training sessions to be very useful. In particular, mock pages have been identified as being valuable and didactic lectures have been identified as the weakest parts of the course. We first consider the end-users of the course and their associated learning needs. We subsequently discuss resources required and propose a strategy for the organisation of a course and selection of teaching faculty. Finally, we consider the costs involved in running a course. CONCLUSIONS: This paper proposes a framework for the development, organisation and implementation of an intensive simulation course to prepare graduating medical students for their role as junior surgical intern. Facilitating the step change in responsibility from student to surgical intern may improve patient safety in addition to reducing the associated anxiety for the clinician.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».