A Simulation-Based Acute Care Curriculum for Pediatric Emergency Medicine Fellowship Training Programs
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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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 | 0,004 | 0,008 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».