Simone-simulation in medical oncology education: Part I—Pilot feasibility study.
Notice bibliographique
Résumé
TPS6638 Background: Advances in medical oncology therapeutics have led to increasingly challenging cancer scenarios (CCS), including an expanding spectrum of treatment side effects and chronic cancer complications. There is no defined curriculum addressing CCS management. Simulation based training with debriefing (SBTD) is an educational method utilizing a virtual medium to mimic clinical scenarios. We hypothesize that SBTD, as an educational tool, is better than traditional didactic teaching of CCS management. This unique study tests the feasibility of high-fidelity SBTD in medical oncology education. We eventually aim to develop a national standardized oncology SBTD curriculum to train oncologists in CCS management Methods: With ethics approval, a curriculum highlighting CCS topics was created. Three clinical scenarios were developed and programmed using the high-fidelity SimMan mannequin. Scenarios last 10 minutes, and participants’ decisions determine the course of the scenario. Participants are recruited from medical oncology and internal medicine. After receiving the curriculum, participant demographics are collected and they are randomized 1:1 to intervention Arm A or B. Both arms perform three simulation scenarios. After scenario #1, all participants take a quiz testing CCS-relevant knowledge. Then, Arm A receives an expert-facilitated debriefing; Arm B receives a didactic lecture covering CCS management. The next day all participants perform simulation and quiz #2, with simulation and quiz #3 planned for 8 weeks later. Each simulation is videotaped for two independent reviewers to grade performance using the validated Ottawa Crisis Resource Management Global Rating Scale. Beyond feasibility, outcomes include change in performance and quiz scores, and participants’ satisfaction with educational method as assessed by questionnaire after simulation #2-3. Differences between the three simulation scores in both arms will be calculated, and assessed using independent t-test. At this time, eleven participants have been enrolled and all participants have completed two simulations. Data will be analyzed after the third simulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».