A Simulation-Based Acute Care Curriculum for Pediatric Emergency Medicine Fellowship Training Programs
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
OBJECTIVES: Currently, many pediatric hospitals are using simulation technology to teach trainees the skills required to effectively succeed in managing critically ill patients. Unfortunately, no curricula integrating the use of simulation have been described for pediatric emergency medicine (PEM) fellowship programs. Our objective was to outline our experience with the development, integration, and evaluation of a simulation-based, acute care curriculum into our current PEM fellowship training program. METHODS: Using the American Board of Pediatrics and the Royal College of Physicians and Surgeons of Canada learning objectives for PEM as a guide, 12 modules composed of 43 scenarios were developed to address the skill sets required for PEM fellows. Six modules were identified as "core," allocated for completion in year 1 of fellowship, whereas the remaining modules were "subspecialty," designed for completion in year 2 of training. A 12-question survey (5-point Likert scale) was used to evaluate trainee satisfaction with regard to 4 domains: level of realism, utility of debriefing, quality of instruction, and overall satisfaction. RESULTS: A total of 66 surveys were collected between March and July 2007. Twenty-five surveys were completed by PEM fellows. Trainees responded favorably for all 4 domains, reporting that the new simulation curriculum provided realistic scenarios with high-quality debriefing, instruction, and an overall excellent learning experience. CONCLUSIONS: We have successfully integrated a simulation-based acute care curriculum into our PEM fellowship program. Satisfaction ratings were high for this program. Research to assess educational outcomes related to this curriculum is necessary.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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