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Enregistrement W2614321242 · doi:10.1017/cem.2017.75

LO13: GridlockED: an emergency medicine game and teaching tool

2017· article· en· W2614321242 sur OpenAlexaff
Paula Sneath, Daniel Tsoy, J. Rempel, Alim Pardhan, Teresa M. Chan

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Emergency Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmergency departmentPDCAMedicineCurriculumPlan (archaeology)Medical educationMedical emergencyPsychologyNursingQuality managementOperations managementManagement systemEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction/Innovation Concept: In the controlled chaos of the emergency department (ED) it can be difficult for medical trainees similarly recognize that there is definite order to the chaos, and many may never truly appreciate its complexity. How should medical learners develop this skill? Didactic teaching cannot effectively portray the complexities of managing the ED. Much like education in cardiac arrest, trauma, and multi-casualty incident management, it is our belief that the management of patient flow through the ED is best learned through simulation. Thus, we developed GridlockED, a board game that requires players to work cooperatively to manage a simulated ED to win the game. Methods: GridlockED development took place over a six-month period during which iterative cycles of gameplay and redevelopment were used to optimize game mechanics and improve player engagement. The patient cases were created by medical students (PS, DT, JR) and subsequently reviewed for content validity by two attending emergency physicians (TC, AP). Input from attending emergency physicians, residents, medical students, and laypeople was integrated into the game through a Plan-Do-Study-Act (PDSA) model. Curriculum, Tool, or Material: Our game includes: 1) The game board; 2) Patient cards, which describe a patient, their level of acuity, and the tasks that must be completed in order to disposition the patient; 3) Event cards, which cause random positive or negative events to occur-much like random events occur in real life that change the dynamics of the ED; 4) Game Characters, which move around the board to denote where tasks are being completed; 5) A tracking sheet to follow how many tasks each character has performed in each turn; 6) A shift-time clock, which is used to track the ‘hours’ of your shift; 7) A ‘Gridlock counter’, which tracks how many ED backups or adverse patient outcomes occur (‘Gridlocks’). The goal of the game is to work cooperatively with your teammates to complete patient tasks and move patients through the ED to an ultimate disposition (e.g. admission, discharge). The game is won if you finish your shift before reaching the maximum number of ‘Gridlocks’ allowed. Conclusion: Initial responses to GridlockED have been very positive, supporting it as both an engaging board game and potential teaching tool. We are excited to see it validated through research trials and possibly incorporated into emergency medicine training at both student and postgraduate training levels.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,004

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 Opus0,374
Tête enseignante GPT0,565
Écart entre enseignants0,191 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2017
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Résumé présentoui

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