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Enregistrement W2103463697 · doi:10.1111/j.1365-2923.2011.04181.x

Learning during simulation training is prone to retroactive interference

2012· article· en· W2103463697 sur OpenAlexaff
Kristin Fraser, Irene Ma, Elise Teteris, Murray Lee, Bruce Wright, Kevin McLaughlin

Notice bibliographique

RevueMedical Education · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecallTraining (meteorology)OddsProtocol (science)MedicineAudiologyInterference theoryPsychologyInternal medicineCognitionCognitive psychologyAlternative medicinePsychiatryWorking memoryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Retroactive interference occurs when newly acquired information inhibits recall of previously learned information. This has been shown to influence recall of sounds, tastes and word associations, and is typically seen when learners receive training on one area of content and are then exposed to new content before being evaluated on the original content. Thus far, retroactive interference has received little attention in medical education and has not been studied during simulation training. Our objective was to evaluate whether retroactive interference occurs during simulation training. METHODS: We randomised 167 Year 1 medical students to one of two training protocols. After training on a cardiac murmur, participants were tested either on the same cardiac murmur followed by a novel murmur (the non-interference protocol), or on the novel murmur followed by the training murmur (the interference protocol). We evaluated performance on both murmurs at 1 hour and 6 weeks post-training. RESULTS: We found a significant interaction between training protocol and diagnostic performance on training versus novel murmurs at both testing time-points. Students in the non-interference protocol had increased odds of achieving success on the training murmur relative to the novel murmur at 1 hour (odds ratio [OR] 4.96; p < 0.001) and at 6 weeks (OR 4.23; p = 0.001) after training. By comparison, students in the interference protocol did not demonstrate improved performance on the training murmur relative to the novel murmur at either evaluation (1 hour post-training: OR 0.56 [p = 0.08]; 6 weeks post-training: OR 0.66 [p = 0.23]). CONCLUSIONS: Consistent with the theory of retroactive interference, students who encountered a novel murmur between training and evaluation on the murmur on which they had been trained showed no improvement in diagnostic performance following simulation training. These findings should serve to warn educators to consider retroactive interference when designing simulation training sessions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,227
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,366 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations10
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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