Relative effectiveness of high‐ versus low‐fidelity simulation in learning heart sounds
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Although there are increasing numbers of studies of outcomes of high-fidelity patient simulators, few contrast their instruction with that provided by equivalent low-fidelity, inexpensive simulators. Further, examination of decays in learning and application (transfer) to real patient problems is rare. In this study, we compared the effects of training using a high-fidelity heart sound simulator (Harvey) and a low-fidelity simulator (a CD) on recognition of both simulated heart sounds and those in actual patients. METHODS: A pilot study with 10 students was conducted to show the feasibility of the methods and some evidence of modality-specific learning (the Harvey-trained group scored 72% correct on Harvey and 36% correct on CD test examples; the CD-trained group scored 60% correct on both CD and Harvey test examples). A main study was then initiated involving 37 Year 3 medical students from the University of Leeds. They received 1 hour of common instruction, after which one group received 3 hours of specific instruction on Harvey. The second group received 3 hours of instruction using a CD. Six weeks later, both groups were tested blind with real patients with stable heart sounds. Stations were observed by an examiner who scored communication skills and examination skills using 5-point scales. RESULTS: The Harvey-trained group was slightly but not significantly better than the CD-trained group at identifying heart sounds (3.11 versus 2.47, respectively; P = 0.06). However, there was no difference between the Harvey and CD-trained groups in diagnosis (2.94 versus 2.84, respectively), communication skills (18.9 versus 19.6, respectively) or examination skills (17.4 versus 17.5, respectively). CONCLUSIONS: The study found little evidence that students trained with a high-fidelity simulator were more able to transfer skills to real patients than a control group. Although there was some suggestion that the Harvey-trained group was better at recognising heart sounds, there was no difference between groups in diagnostic accuracy or clinical skills.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle