Implementation and evaluation of a simulation curriculum for paediatric residency programs including just-in-time in situ mock codes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop, implement and evaluate a simulation-based acute care curriculum in a paediatric residency program using an integrated and longitudinal approach. DESIGN: Curriculum framework consisting of three modular, year-specific courses and longitudinal just-in-time, in situ mock codes. SETTING: Paediatric residency program at BC Children's Hospital, Vancouver, British Columbia. INTERVENTIONS: The three year-specific courses focused on the critical first 5 min, complex medical management and crisis resource management, respectively. The just-in-time in situ mock codes simulated the acute deterioration of an existing ward patient, prepared the actual multidisciplinary code team, and primed the surrounding crisis support systems. Each curriculum component was evaluated with surveys using a five-point Likert scale. RESULTS: A total of 40 resident surveys were completed after each of the modular courses, and an additional 28 surveys were completed for the overall simulation curriculum. The highest Likert scores were for hands-on skill stations, immersive simulation environment and crisis resource management teaching. Survey results also suggested that just-in-time mock codes were realistic, reinforced learning, and prepared ward teams for patient deterioration. CONCLUSIONS: A simulation-based acute care curriculum was successfully integrated into a paediatric residency program. It provides a model for integrating simulation-based learning into other training programs, as well as a model for any hospital that wishes to improve paediatric resuscitation outcomes using just-in-time in situ mock codes.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».