Using Comprehensive Video-Module Instruction as an Alternative Approach for Teaching IUD Insertion.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Family medicine clinicians and residents have increasing educational and work demands that have made it difficult to provide and access training on specific procedures such as IUD insertion. The purpose of this study was to determine whether the use of video-module instruction could provide residents with the necessary knowledge and skills to perform an IUD insertion correctly when compared with the traditional form of instruction, which is a lecture-demonstration session provided by an academic gynecologist. METHODS: Thirty-nine family medicine residents participated in the study during the induction period at the beginning of their residency program in July 2012 at the University of Calgary. A randomized, two group pretest/posttest experimental research design was used to compare the procedural knowledge and skills performance (posttest only) of residents trained using an alternative instructional intervention (video-module teaching) with the traditional lecture-demonstration approach to teaching IUD insertion. RESULTS: Both teaching methods were effective in providing procedural knowledge instruction, and the paired-samples t tests results were almost identical: t (37)=1.35. On the other hand, performance scores were significantly higher in the video-module group: t (37)=2.37, 95% CI (0.61, 8.00), with a mean difference in performance of 4.31. There were no significant differences in residents' satisfaction scores, and there was no correlation between the different scores and sex or age or between performance and level of satisfaction. CONCLUSIONS: This video-module instruction is an effective method to provide comprehensive IUD insertion training, and the psychomotor skills gain (performance component) was significantly higher than the traditional method of instruction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».