“Debriefing-on-Demand”
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Simulation is an effective tool in medical education with debriefing as the cardinal educational component. Alternate debriefing strategies might further enhance the educational value of simulation. Here, we pilot a novel strategy that allows trainees to initiate debriefing at any point during the scenario, when they consider it necessary. METHODS: With ethics approval, 8 postgraduate year 1 anesthesia residents (with no previous exposure to high-fidelity simulation) were randomly assigned to lead 2 of 8 scenarios with 2 debriefing strategies. With "debriefing-on-demand," residents had the option to initiate debriefing at any point in the scenario by activation of a "pause button"-in addition to undergoing conventional debriefing at the end of the scenario. Those randomized to "conventional debriefing" were debriefed only at the end of the scenario. All were allocated as team leader with both debriefing strategies and as a participant in remaining scenarios. Residents provided feedback regarding each method using Likert scales and completion of open-ended statements. RESULTS: Debriefing-on-demand was easily integrated into all scenarios, and most learners (88%) supported its use in future simulation sessions. The following 4 themes emerged from qualitative analyses: (1) improvements in the clarification and integration of knowledge, (2) reductions in stress/anxiety, (3) facilitated reflection on action, and (4) maintained realism comparable with conventional debriefing. CONCLUSIONS: Debriefing-on-demand was easily integrated into all scenarios and well received by these trainees new to simulation. Larger trials that use validated tools are needed to determine the absolute impact of debriefing-on-demand on stress levels and the overall learning value of simulation for trainees at different levels of training.
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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 | 0,015 | 0,040 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,003 |
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 ».