Virtual Patient Simulation at U.S. and Canadian Medical Schools
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: "Virtual patients" are computer-based simulations designed to complement clinical training. These applications possess numerous educational benefits but are costly to develop. Few medical schools can afford to create them. The purpose of this inventory was to gather information regarding in-house virtual patient development at U.S. and Canadian medical schools to promote the sharing of existing cases and future collaboration. METHOD: From February to September 2005, the authors contacted 142 U.S. and Canadian medical schools and requested that they report on virtual patient simulation activities at their respective institutions. The inventory elicited information regarding the pedagogic and technical characteristics of each virtual patient application. The schools were also asked to report on their willingness to share virtual patients. RESULTS: Twenty-six out of 108 responding schools reported that they were producing virtual patients. Twelve schools provided additional data on 103 cases and 111 virtual patients. The vast majority of virtual patients were media rich and were associated with significant production costs and time. The reported virtual patient cases tended to focus on primary care disciplines and did not as a whole exhibit racial or ethnic diversity. Funding sources, production costs, and production duration influenced the extent of schools' willingness to share. CONCLUSIONS: Broader access to and cooperative development of these resources would allow medical schools to enhance their clinical curricula. Virtual patient development should include basic science objectives for more integrative learning, simulate the consequences of clinical decision making, and include additional cases in cultural competency. Together, these efforts can enhance medical education despite external constraints on clinical training.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découle