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Enregistrement W2048205915 · doi:10.1213/ane.0b013e3181a324ab

Personalized Oral Debriefing Versus Standardized Multimedia Instruction After Patient Crisis Simulation

2009· article· en· W2048205915 sur OpenAlexaff
Timothy M Welke, Vicki R. LeBlanc, Georges L. Savoldelli, Hwan S. Joo, Deven Chandra, Nicholas Crabtree, Viren N. Naik

Notice bibliographique

RevueAnesthesia & Analgesia · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensThe Wilson CentreUniversity Health NetworkUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDebriefingMedicineMultimediaKnowledge retentionComputer-Assisted InstructionMedical educationComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Simulation experience alone without debriefing is insufficient for learning. Standardized multimedia instruction has been shown to be useful in teaching surgical skills but has not been evaluated for use as an adjunct in crisis management training. Our primary purpose in this study was to determine whether standardized computer-based multimedia instruction is effective for learning, and whether the learning is retained 5 wk later. Our secondary purpose was to compare multimedia instruction to personalized video-assisted oral debriefing with an expert. METHODS: Thirty anesthesia residents were recruited to manage three different simulated resuscitation scenarios using a high-fidelity patient simulator. After the first scenario, subjects were randomized to either a computer-based multimedia tutorial or a personal debriefing of their performance with an expert and videotape review. After their respective teaching, subjects managed a similar posttest resuscitation scenario and a third retention test scenario 5 wk later. Performances were independently rated by two blinded expert assessors using a previously validated assessment system. RESULTS: Posttest (12.22 +/- 2.19, P = 0.009) and retention (12.80 +/- 1.77, P < 0.001) performances of nontechnical skills were significantly improved in the standardized multimedia instruction group compared with pretest (10.27 +/- 2.10). There were no significant differences in improvement between the two methods of instruction. CONCLUSION: Computer-based multimedia instruction is an effective method of teaching nontechnical skills in simulated crisis scenarios and may be as effective as personalized oral debriefing. Multimedia may be a valuable adjunct to centers when debriefing expertise is not available.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,306 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations115
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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