Remotely Versus Locally Facilitated Simulation-based Training in Management of the Deteriorating Patient by Newly Graduated Health Professionals
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: This study evaluated delivery of immersive simulation-based training (SBT) by distance education. Newly graduated health professionals' experience of and learning outcomes from videoconference-enabled remotely facilitated (RF) were prospectively compared with a locally facilitated (LF) format within a course addressing management of the deteriorating patient. METHODS: Participants were exposed to both RF and LF formats in an intervention course (IC). The primary outcome measure was a questionnaire detailing participants' experience of 1 RF scenario and 1 LF scenario. The 16-item questionnaire measured perceived learning, comfort, interaction with other learners and instructor, as well as quality of instruction, factors that are considered essential in both SBT and distance education. As a secondary outcome measure, learning outcomes, measured as precourse and postcourse scores and pass rates in multiple-choice question tests, were also measured and compared with those of participants completing control courses, in which only the LF format was used. RESULTS: The study was conducted between April 2013 and April 2014. Among the 155 participants who participated in ICs, questionnaire results revealed a small, significantly higher median total score (25-75 interquartile range) for LF versus RF format scenarios [78 (72-80) vs. 76 (68-80), P = 0.01]. Multiple-choice question test scores compared between 155 IC and 150 control course participants showed no significant differences. CONCLUSIONS: Participants' experience of SBT using the RF format was slightly less positive than the LF format; however, it had no measured impact on knowledge. The impact of RF-SBT on more complex training applications remains poorly understood. Instructors could potentially optimize learner comfort and engagement by improving their interactive skills.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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