Personalized Oral Debriefing Versus Standardized Multimedia Instruction After Patient Crisis Simulation
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| 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) | 0,005 | 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 ».