Comparison of Traditional Didactic Seminar to High-Fidelity Simulation for Teaching Electroconvulsive Therapy Technique to Psychiatry Trainees
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Traditional training of electroconvulsive therapy (ECT) consists of a combination of didactic and hands-on demonstrations using ECT equipment. Our goal was to explore the potential of a high-fidelity patient simulator (HPS) to train these skills. To our knowledge, this is the first time an HPS has been used for skills training in psychiatry. METHODS: Nineteen psychiatry residents participated in this randomized controlled trial to compare traditional training (n = 9) versus training using an HPS (n = 10). Two blinded raters assessed performance using a newly developed checklist and global rating scale for this task (ECT-OSATS) (Objective Structured Assessment of Technical Skills). Residents also completed a pretest-posttest knowledge test and confidence survey. RESULTS: Residents in the HPS group performed significantly better in terms of ECT-OSATS when compared with the control group (P < 0.001). All 10 of the HPS group received a "pass" rating following training, whereas only 1 of the 9 control group received a "pass" rating. There were no significant group differences in posttest confidence (P = 0.21) or total knowledge gain scores from pretest to posttest (P = 0.36). CONCLUSIONS: The level of clinical skill acquired by trainees in psychiatry for performing ECT is significantly superior using HPS- based training, in contrast to the domains of knowledge and confidence, which appear to be equally imparted using either training modality. The acquisition of skills in administering ECT seems to be an independent variable in relation to a clinician's level of knowledge and confidence in performing ECT.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».