Residents’ perceptions of simulation as a clinical learning approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Simulation is increasingly being integrated into medical education; however, there is little research into trainees' perceptions of this learning modality. We elicited trainees' perceptions of simulation-based learning, to inform how simulation is developed and applied to support training. METHODS: We conducted an instrumental qualitative case study entailing 36 semi-structured one-hour interviews with 12 residents enrolled in an introductory simulation-based course. Trainees were interviewed at three time points: pre-course, post-course, and 4-6 weeks later. Interview transcripts were analyzed using a qualitative descriptive analytic approach. RESULTS: Residents' perceptions of simulation included: 1) simulation serves pragmatic purposes; 2) simulation provides a safe space; 3) simulation presents perils and pitfalls; and 4) optimal design for simulation: integration and tension. Key findings included residents' markedly narrow perception of simulation's capacity to support non-technical skills development or its use beyond introductory learning. CONCLUSION: perceptions may delimit the focus of their learning experiences. If they view simulation as merely a replica of real cases for the purpose of practicing basic skills, they may fail to benefit from the full scope of learning opportunities afforded by simulation.
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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 | 0,002 | 0,044 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 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 ».