MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2557689029 · doi:10.12968/bjom.2016.24.12.847

Impact of immediate vs delayed feedback in a midwifery teaching activity with a simulated patient

2016· article· en· W2557689029 sur OpenAlexaboutno aff
Claire de Labrusse, Silvia Ammann-Fiechter, Kalathakis Eugenie, Carine Layat Burn

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Midwifery · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetence (human resources)ObstetricsMedicineSession (web analytics)Patient satisfactionNursingMedical educationPsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Literature on evidence-based midwifery demonstrates a lack of simulation in antenatal consultation. Aims: This study aims to explore whether immediate individual feedback (IIFB) is more effective than delayed group feedback (DGFB) following a teaching activity for midwifery students, and evaluate students' satisfaction. Methods: A teaching activity with simulated patients was developed to improve midwifery students' competence in conducting a holistic antenatal session. Clinical and communication skills were evaluated using a validated grid adapted from the Calgary-Cambridge Referenced Observation Guide on communication. Students (n = 51) were randomly separated into two groups, IIFB or DGFB. Findings: Non-parametric tests showed that students who received IIFB significantly improved their competence in conducting history-taking in comparison to the students who received DGFB (P = 0.034), including higher satisfaction (P < 0.001). Conclusions: Competence in leading holistic antenatal care sessions is essential for midwives. Students' clinical and communication skills, as well as satisfaction, improve with opportunities to work with simulated patients. Students who received IIFB showed a greater improvement of clinical skills and reported higher satisfaction with the timing of feedback than those who had DGFB.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,623

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,302 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBritish Journal of MidwiferyMême sujetSimulation-Based Education in HealthcareTravaux en français237 207