Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
“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:
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle