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Enregistrement W2619595713 · doi:10.1097/mcg.0000000000000862

Simulation Research in Gastrointestinal and Urologic Care—Challenges and Opportunities

2017· article· en· W2619595713 sur OpenAlexaff
Rajesh Aggarwal, Kimberly M. Brown, Piet C. de Groen, Anthony G. Gallagher, K Henriksen, Louis R. Kavoussi, Grace C. Y. Peng, E. Matthew Ritter, Elliott Silverman, Kenneth K. Wang, Dana K. Andersen

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Gastroenterology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesAmerican Society for Gastrointestinal Endoscopy
Mots-clésMedicineCoachingHealth careQuality (philosophy)Value (mathematics)Medical educationPsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A workshop on ''Simulation Research in Gastrointestinal and Urologic Care: Challenges and Opportunities'' was held at the National Institutes of Health in June 2016. The purpose of the workshop was to examine the extent to which simulation approaches have been used by skilled proceduralists (not trainees) caring for patients with gastrointestinal and urologic diseases. The current status of research findings in the use and effectiveness of simulation applications was reviewed, and numerous knowledge gaps and research needs were identified by the faculty and the attendees. The paradigm of ''deliberate practice,'' rather than mere repetition, and the value of coaching by experts was stressed by those who have adopted simulation in music and sports. Models that are most useful for the adoption of simulation by expert clinicians have yet to be fully validated. Initial studies on the impact of simulation on safety and error reduction have demonstrated its value in the training domain, but the role of simulation as a strategy for increased procedural safety remains uncertain in the world of the expert practitioner. Although the basic requirements for experienced physicians to acquire new skills have been explored, the widespread availability of such resources is an unrealized goal, and there is a need for well-designed outcome studies to establish the role of simulation in improving the quality of health care.

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)0,203
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,111
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,203
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2030,111
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,011
Communication savante0,0100,014
Science ouverte0,0040,012
Intégrité de la recherche0,0070,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,587
Tête enseignante GPT0,570
Écart entre enseignants0,016 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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