Feasibility of scenario-based simulation training versus traditional workshops in continuing medical education: a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Although simulation-based training is increasingly used for medical education, its benefits in continuing medical education (CME) are less established. This study seeks to evaluate the feasibility of incorporating simulation-based training into a CME conference and compare its effectiveness with the traditional workshop in improving knowledge and self-reported confidence. METHODS: Participants (N=27) were group randomized to either a simulation-based workshop or a traditional case-based workshop. RESULTS: Post-training, knowledge assessment score neither did increase significantly in the traditional group (d=0.13; p=0.76) nor did significantly decrease in the simulation group (d= - 0.44; p=0.19). Self-reported comfort in patient assessment parameters increased in both groups (p<0.05 in all). However, only the simulation group reported an increase in comfort in patient management (d=1.1, p=0.051 for the traditional group and d=1.3; p= 0.0003 for the simulation group). At 1 month, comfort measures in the traditional group increased consistently over time while these measures in the simulation group increased post-workshop but decreased by 1 month, suggesting that some of the effects of training with simulation may be short lived. DISCUSSION: The use of simulation-based training was not associated with benefits in knowledge acquisition, knowledge retention, or comfort in patient assessment. It was associated with superior outcomes in comfort in patient management, but this benefit may be short-lived. Further studies are required to better define the conditions under which simulation-based training is beneficial.
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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 | 0,009 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,001 |
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.
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 ».