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Enregistrement W2099487608 · doi:10.1197/j.aem.2007.04.013

Emergency Medicine Clerkship Encounter and Procedure Logging Using Handheld Computers

2007· article· en· W2099487608 sur OpenAlexaff
Rick Penciner, Sanam Siddiqui, Shirley Lee

Notice bibliographique

RevueAcademic Emergency Medicine · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensUniversity of TorontoNorth York General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMobile deviceLoggingAccreditationMedicineMedical emergencyMedical educationMultimediaComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Tracking medical student clinical encounters is now an accreditation requirement of medical schools. The use of handheld computers for electronic logging is emerging as a strategy to achieve this. OBJECTIVES: To evaluate the technical feasibility and student satisfaction of a novel electronic logging and feedback program using handheld computers in the emergency department. METHODS: This was a survey study of fourth-year medical student satisfaction with the use of their handheld computers for electronic logging of patient encounters and procedures. The authors also included an analysis of this technology. RESULTS: Forty-six students participated in this pilot project, logging a total of 2,930 encounters. Students used the logs an average of 7.6 shifts per rotation, logging an average of 8.3 patients per shift. Twenty-nine students (63%) responded to the survey. Students generally found it easy to complete each encounter (69%) and easy to synchronize their handheld computer with the central server (83%). However, half the students (49%) never viewed the feedback Web site and most (79%) never reviewed their logs with their preceptors. Overall, only 17% found the logging program beneficial as a learning tool. CONCLUSIONS: Electronic logging by medical students during their emergency medicine clerkship has many potential benefits as a method to document clinical encounters and procedures performed. However, this study demonstrated poor compliance and dissatisfaction with the process. In order for electronic logging using handheld computers to be a beneficial educational tool for both learners and educators, obstacles to effective implementation need to be addressed.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,341 · 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'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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