A Pilot Study of Computer-Based Simulation Training for Enhancing Family Medicine Residents' Competence in Computerized Settings
Notice bibliographique
Résumé
We previously developed a prototype computer-based simulation to teach residents how to integrate better EMR use in the patient-physician interaction. To evaluate the prototype, we conducted usability tests with three non-clinician students, followed by a pilot study with 16 family medicine residents. The pilot study included pre- and post-test surveys of competencies and attitudes related to using the EMR in the consultation and the acceptability of the simulation, as well as 'think aloud' observations. After using the simulation prototypes, the mean scores for competencies and attitudes improved from 14.88/20 to 15.63/20 and from 22.25/30 to 23.13/30, respectively; however, only the difference for competencies was significant (paired t-test; t=-2.535, p=0.023). Mean scores for perceived usefulness and ease of use of the simulation were good (3.81 and 4.10 on a 5-point scale, respectively). Issues identified in usability testing include confusing interaction with some features, preferences for a more interactive representation of the EMR, and more options for shared decision making. In conclusion, computer-based simulation may be an effective and acceptable tool for teaching residents how to better use EMRs in clinical encounters.
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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 | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».