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Enregistrement W2094846082 · doi:10.1136/bmj.39517.686956.47

Teaching procedural skills

2008· review· en· W2094846082 sur OpenAlexaff
Teodor Grantcharov, Richard K. Reznick

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2008
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Simulation and Training
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetence (human resources)CurriculumMedical educationPatient safetyConstructiveSkills managementMedicinePsychologyHealth carePedagogyComputer scienceProcess (computing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

“See one, do one” is not the best way to teach the complex technical procedures needed in many hospital based specialties For many patients, a successful clinical outcome depends on having a well performed technical procedure. Crucial for surgeons, technical competence is becoming an important element of training for many hospital based specialists: interventional radiologists, cardiologists, gastroenterologists, endovascular therapists, and others. “See one, do one” is no longer appropriate for educating health professionals to perform complex procedures. Graduated independence, the hallmark of the approach to teaching procedural skills, is being challenged by concerns for patients’ safety, the skyrocketing complexity of procedures, and a diminishing work week for trainees. Finding the balance between patients’ safety and doctors’ training will require a more structured approach to our skills curriculum, including continuous assessment of skills, constructive feedback, and provision of opportunities for deliberate practice in the teaching environment. This paper aims to provide an evidence based algorithm for procedural skills training. It focuses on teaching technical skills, which are just one component of a successful procedure—others are clinical judgment, communication, and team work. Currently, training in technical procedures is often unsystematic and unstructured. Educational tools that have been validated are often underutilised,1 and evidence is growing that adjunctive methods for procedural teaching, such as the use of virtual reality, have not been translated into clinical practice. Teaching communities worldwide would benefit from standardised validated curriculums that use proved technology for teaching technical competence effectively, minimise wasted time, and focus on the breadth of skills needed for a specific practice. ### Pre-patient training Pretraining for technical skills should involve three major components, which should be done outside the clinical setting:

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,203

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0610,024

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,344 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations261
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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