A longitudinal simulation‐based ethical–legal curriculum for otolaryngology residents
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop, implement, and evaluate a longitudinal, simulation-based ethics and legal curriculum designed specifically for otolaryngology residents. METHODS: Otolaryngology residents were recruited to participate in a yearly half-day ethical-legal module, the curriculum of which spanned 4 years. Each module included: three simulated scenarios, small-group multisource feedback, and large-group debriefings. Scenarios involved encounters with standardized patients. Residents' ethical-legal knowledge was assessed pre- and postmodule with multiple-choice questions, and ethical reasoning was assessed by a variety of evaluators during the simulated scenario using a locally developed assessment tool. Participants completed an exit survey at the end of each module. RESULTS: Eighteen residents completed four modules from the academic years of 2008 to 2009 to 2011 to 2012. The first year was considered a pilot module, and data were collected for the following 3 years. Knowledge of legal issues improved significantly among residents (mean at pre = 3.40 and post = 4.60, P < 0.05). Residents' ethical reasoning skills also improved across years (mean 3.60/5 in 2009-2010, 3.76/5 in 2010-2011, and 4.33 in 2011-2012, P < 0.05). Survey results revealed a statistically significant self-perceived improvement in ethics reasoning skills (mean pre = 3.62, post = 4.86, P < 0.05). Participants reported that the curriculum was relevant to their practice (85%), that the debriefings were of high quality (83%), and that they would recommend this module to others (88%). CONCLUSION: To our knowledge, this is the first study exploring a longitudinal simulation-based ethical-legal curriculum tailored to otolaryngology-head and neck surgery residents. This educational program resulted in a both objective and subjective improvement in legal and ethics knowledge and skills. LEVEL OF EVIDENCE: NA. Laryngoscope, 127:2501-2509, 2017.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».