Towards a typology of virtual patients
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Although on-screen "virtual patients (VPs)" have been around for decades it is only now that they are entering the mainstream, and as such they are new to most of the medical education community. There is significant variety in the form, function, and efficacy of different VPs and there is, therefore, a growing need to clarify and distinguish between them. This article seeks to clarify VP concepts and approaches using a typology of VP designs. METHODS: The authors developed a VP design typology based on the literature, a review of existing VP systems, and their personal experience with VPs. This draft framework was refined using a Delphi study involving experts in the field, and was then validated by applying it in the description of different VP designs. RESULTS: Nineteen factors were synthesized around four categories: general (title, description, language, identifier, provenance, and typical study time); educational (educational level, educational modes, coverage, and objectives); instructional design (path type, user modality, media use, narrative use, interactivity use, and feedback use); technical (originating system, format, integration, and dependence). CONCLUSION: This empirically derived VP design typology provides a common reference point for all those wishing to report on or study VPs.
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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 | 0,028 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,016 |
| Communication savante | 0,009 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».