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Enregistrement W2321223692 · doi:10.1503/cjs.014115

Trauma simulation in bilingual Canada: Insurmountable barrier or unexpected strength? Insights from the first bilingual S.T.A.R.T.T. course

2016· article· en· W2321223692 sur OpenAlexaffvenueabout
Lawrence M. Gillman, Sandy Widder, Julien Clément, Paul T. Engels, J. Damian Paton-Gay, Peter G. Brindley

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Surgery · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of ManitobaUniversité LavalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSituation awarenessTeamworkCurriculumMedical educationMultidisciplinary approachMultidisciplinary teamSituational ethicsNursingPedagogyPsychologyManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY: The Standardized Trauma and Resuscitation Team Training (S.T.A.R.T.T.) course focuses on training multidisciplinary trauma teams: surgeons/physicians, registered nurses (RNs), respiratory therapists (RTs) and, most recently, prehospital personnel. The S.T.A.R.T.T. curriculum highlights crisis management (CRM) skills: communication, teamwork, leadership, situational awareness and resource utilization. This commentary outlines the modifications made to the course curriculum in order to satisfy the learning needs of a bilingual audience. The results suggest that bilingual multidisciplinary CRM courses are feasible, are associated with high participant satisfaction and have no clear detriments.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,968
Score d'incertitude au seuil0,338

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0160,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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