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Enregistrement W2098762344 · doi:10.1136/bmjstel-2014-000013

Competency-based simulation education: should competency standards apply for simulation educators?

2015· editorial· en· W2098762344 sur OpenAlexaff
Walter Eppich, Adam Cheng

Notice bibliographique

RevueBMJ Simulation & Technology Enhanced Learning · 2015
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFormative assessmentHealth careMedical educationPsychologyProfessional developmentPatient safetyClinical PracticeMedicineNursingPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The healthcare education landscape is evolving. Recent years have seen a change in conceptualisations of learning, assessment and time-based versus competency-based education (CBE).1 These changes will influence healthcare provider training and ultimately the clinical care they provide to patients. CBE has elevated the discourse surrounding clinical competencies and entrustable professional activities.2 Inherent to this focus on educational outcomes is a renewed attention on the role of formative clinical experiences: how we engage and empower learners in their own education; how we organise workplace-based learning to provide the graded supervision our trainees require while maintaining patient safety; and how we help our trainees maximise learning from clinical practice and progress in their training through robust assessment and feedback mechanisms.2 ,3 This changing landscape places a heavy burden on busy clinician educators who themselves may require significant training and faculty development to translate the emerging educational science into effective clinical teaching practice. The very nature of CBE requires clinical educators to assess learners frequently in a manner that allows reliable and valid inferences across the spectrum of clinical competencies that are required for their specific training programme.1 In addition, assessment of individual learner competencies will occur in workplace settings where clinical care is a team activity. We see a mismatch between a CBE approach we value and strive for and the relative underemphasis of faculty teaching skills required for its effective implementation and outcomes assessment. Without equal and parallel attention to clinical educator training, we fear this disconnect has the potential to undermine the translation of promising advances gleaned from healthcare education research into widespread clinical education. The increasing adoption of healthcare …

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)0,067
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,295
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: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,357

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0670,295
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,008
Communication savante0,0100,012
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0080,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,397 · 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
GenreÉditorial

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

En bref

Citations20
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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