Core Competencies or a Competent Core? A Scoping Review and Realist Synthesis of Invasive Bedside Procedural Skills Training in Internal Medicine
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Invasive bedside procedures are core competencies for internal medicine, yet no formal training guidelines exist. The authors conducted a scoping review and realist synthesis to characterize current training for lumbar puncture, arthrocentesis, paracentesis, thoracentesis, and central venous catheterization. They aimed to collate how educators justify using specific interventions, establish which interventions have the best evidence, and offer directions for future research and training. METHOD: The authors systematically searched Medline, Embase, the Cochrane Library, and ERIC through April 2015. Studies were screened in three phases; all reviews were performed independently and in duplicate. The authors extracted information on learner and patient demographics, study design and methodological quality, and details of training interventions and measured outcomes. A three-step realist synthesis was performed to synthesize findings on each study's context, mechanism, and outcome, and to identify a foundational training model. RESULTS: From an initial 6,671 studies, 149 studies were further reduced to 67 (45%) reporting sufficient information for realist synthesis. Analysis yielded four types of procedural skills training interventions. There was relative consistency across contexts and significant differences in mechanisms and outcomes across the four intervention types. The medical procedural service was identified as an adaptable foundational training model. CONCLUSIONS: The observed heterogeneity in procedural skills training implies that programs are not consistently developing residents who are competent in core procedures. The findings suggest that researchers in education and quality improvement will need to collaborate to design training that develops a "competent core" of proceduralists using simulation and clinical rotations.
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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 | 0,003 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».