Student peer teaching in paediatric simulation training is a feasible low‐cost alternative for education
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The World Health Organization recommends regular simulation training to prevent adverse healthcare events. We used specially trained medical students to provide paediatric simulation training to their peers and assessed feasibility, cost and confidence of students who attended the courses. METHODS: Students at the Medical University of Vienna, Austria were eligible to participate. Students attended two high-fidelity simulation training sessions, delivered by peers, which were videorecorded for evaluation. The attendees then completed questionnaires before and after the training. Associated costs and potential benefits were analysed. RESULTS: From May 2013 to June 2015, 152 students attended the sessions and 57 (37.5%) completed both questionnaires. Satisfaction was high, with 95% stating their peer tutor was competent and 90% saying that peer tutors were well prepared. The attendees' confidence in treating critically ill children significantly improved after training (p < 0.001). The average costs for a peer tutor were six Euros per working hour, compared to 35 Euros for a physician. CONCLUSION: Using peer tutors for paediatric simulation training was a feasible and low-cost option that increased the number of medical students who could be trained and increased the self-confidence of the attendees. Satisfaction with the peer tutors was high.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».