Learning in patient-based education sessions: A prospective evaluation*
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The educational impact of on-call scheduling for physicians in training is not well understood. The benefit of patient-based educational sessions during postcall periods may be enhanced by the greater patient familiarity associated with long on-call shifts, or it may be attenuated by fatigue. The objective was to evaluate the impact of in-house call on cognitive attention, learning, and recall of critical care medicine trainees, before and after a reduction in call period. DESIGN: A prospective before and after survey during 8 wks in 2004. SETTING: Two critical care units at the Hospital for Sick Children, Toronto. PARTICIPANTS: Trainees in a university-affiliated critical care medicine program at the Hospital for Sick Children. INTERVENTIONS: Duty hour reduction from 26.5-hr to 18-hr on-call shifts. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Likert scales were completed after morning educational seminars self-reporting alertness, concentration, how well discussions were followed, and the acquisition of new or practice changing knowledge. Respondents were classified according to how recently they had been on call. Eleven trainees completed 231 questionnaires (80% response rate). Fellows with more recent on-call periods had reduced concentration (p = .002), alertness (p < .0001), and recall of the previous session (p = .009) and followed discussions less well (p = .019). Eighteen-hour shifts were associated with increased postcall alertness (p = .002), concentration (p = .03), and assimilation of discussions (p = .045). However, neither the duration of call nor the length of time since being on call was associated with differences in the acquisition of new theoretical or practice-changing knowledge. CONCLUSIONS: Reduced mental attention after being on call is more pronounced after longer shifts. Learning was not affected by shift duration or by how recently trainees were on call. Increased patient familiarity does not augment learning in patient-based medical education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».