Simulation technology in training students, residents and faculty
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: We provide an overview of the developments in medical education and assessment using high-fidelity simulation. Both descriptive and research papers recently published in the English language are included in this review. RECENT FINDINGS: The majority of articles reviewed are descriptive in nature, outlining the use of simulation for various educational purposes in undergraduate, postgraduate and continuing medical education. Some articles focus on the use of simulation for the acquisition of technical skills in different surgical disciplines using part-task simulation. Other disciplines such as emergency medicine, critical care, paediatrics and nursing have also contributed to the literature in this area. Very little research in the area of simulation is evident in the literature addressing the actual value or the reliability and validity of high-fidelity simulation as an evaluation tool during this time period. A strong interest in decreasing human error and the improvement in patient safety may indicate the future direction of high-fidelity simulation. SUMMARY: Simulation is receiving increasing support as an educational tool and in its use for evaluation purposes. Research into this area is still somewhat limited. As the research impetus increases in the future, we may see simulation as a major focus in all disciplines with respect to its use in the improvement of patient safety. Team training, including both personality and attitudinal issues similar to those performed in other high hazard industries, may become increasingly evident in the literature in the coming decade.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».