Teaching Effectiveness of the Trauma Evaluation and Management Module for Senior Medical Students
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Trauma Evaluation and Management (TEAM) module was devised by the American College of Surgeons for teaching senior medical students trauma management principles. This article reports on the teaching effectiveness of this module. METHOD: Cognitive skills (by 20 item multiple-choice question examination on trauma topics) and clinical trauma management skills performance, using the Objective Structured Clinical Examination, were compared between two groups of 16 randomly selected final year medical students who had completed the standard curriculum including trauma topics. One group had the TEAM (TEAM group) and the other did not (no-TEAM group). Objective Structured Clinical Examination score (percentage), Priority score (range, 1-7), Organized Approach score (range, 1-5), and Global Pass status were assigned at each station. The students also completed a five-part questionnaire. RESULTS: Results of the questionnaire showed that on a scale of 1 to 5, with 5 being excellent, 96.8% assigned a score of 4 or greater, indicating the objectives were met, 83.8% that trauma knowledge was improved, 51.6% that clinical skills were improved, 90.3% that the module should be mandatory, and 83.9% overall satisfaction with the program. CONCLUSION: The TEAM module is very effective in teaching trauma management principles to senior medical students, by whom the program was very well received. Consideration should be given to adopting this program more widely in our medical undergraduate curriculum.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».