Relative effectiveness of high‐ versus low‐fidelity simulation in learning heart sounds
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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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».