Evaluating the Influence of Goal Setting on Intravenous Catheterization Skill Acquisition and Transfer in a Hybrid Simulation Training Context
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
INTRODUCTION: Educators often simplify complex tasks by setting learning objectives that focus trainees on isolated skills rather than the holistic task. We designed 2 sets of learning objectives for intravenous catheterization using goal setting theory. We hypothesized that setting holistic goals related to technical, cognitive, and communication skills would result in superior holistic performance, whereas setting isolated goals related to technical skills would result in superior technical performance. METHODS: We randomly assigned practicing health care professionals to set holistic (n = 14) or isolated (n = 15) goals. All watched an instructional video and studied a list of 9 goals specific to their group. Participants practiced independently in a hybrid simulation (standardized patient combined with an arm simulator). The first and the last practice trials were videotaped for analysis. One-week later, participants completed a transfer test in another hybrid simulation scenario. Blinded experts evaluated performance on all 3 trials using the Direct Observation of Procedural Skills tool. RESULTS: The holistic group scored higher than the isolated group on the holistic Direct Observation of Procedural Skills score for all 3 trials [mean (SD), 45.0 (9.16) vs. 38.4 (9.17); P = 0.01]. The isolated group did not perform better than the holistic group on the technical skills score [10.3 (2.73) vs. 11.6 (3.01); P = 0.11]. CONCLUSIONS: Our results suggest that asking learners to set holistic goals did not interfere with their attaining competent holistic and technical skills during hybrid simulation training. This exploratory trial provides preliminary evidence for how to consider integrating hybrid simulation into medical curricula and for the design of learning goals in simulation-based education.
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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 | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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