The Nightmares Course: A Longitudinal, Multidisciplinary, Simulation-Based Curriculum to Train and Assess Resident Competence in Resuscitation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Postgraduate medical education programs would benefit from a robust process for training and assessment of competence in resuscitation early in residency. OBJECTIVE: To describe and evaluate the Nightmares Course, a novel, competency-based, transitional curriculum and assessment program in resuscitation medicine at Queen's University in Kingston, Ontario, Canada. METHODS: First-year residents participated in the longitudinal Nightmares Course at Queen's University during the 2015-2016 academic year. An expert working group developed the entrustable professional activity and curricular design for the course. Formative feedback was provided following each simulation-based session, and we employed a summative objective structured clinical examination (OSCE) utilizing a modified Queen's Simulation Assessment Tool. A generalizability study and resident surveys were performed to evaluate the course and assessment process. RESULTS: A total of 40 residents participated in the course, and 23 (58%) participated in the OSCE. Eight of 23 (35%) did not meet the predetermined competency threshold and required remediation. The OSCE demonstrated an acceptable phi coefficient of 0.73. The approximate costs were $240 per Nightmares session, $10,560 for the entire 44-session curriculum, and $3,900 for the summative OSCE. CONCLUSIONS: The Nightmares Course demonstrated feasibility and acceptability, and is applicable to a broad array of postgraduate medical education programs. The entrustment-based assessment detected several residents not meeting a minimum competency threshold, and directed them to additional training.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».