PEDIATRIC SIMULATION IN EMERGENCY MEDICINE RESIDENCY TRAINING
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Simulation based training is correlated with improved outcomes in pediatrics and as an educational modality, has been widely adopted in pediatric emergency medicine. This is especially important given the infrequent nature of high acuity events in pediatrics, even amongst high volume centers. However, the majority of children are still cared for outside of pediatric centers. Because general emergency departments see large numbers of children, it is important that pediatric training be robust in emergency medicine training. Prior research has shown that there is a positive correlation between simulation based learning programs with improved pediatric outcomes. While most emergency medicine programs in Canada have integrated simulation into their programs, it remains unclear how pediatric specific simulation has been incorporated. OBJECTIVES 1. Determine if and how pediatric simulation is formally integrated into existing simulation curricula in Emergency Medicine training programs. 2. Determine barriers of implementation of pediatric simulation. DESIGN/METHODS: An anonymous cross-sectional survey was sent to program directors of Royal College accredited emergency medicine programs across Canada. RESULTS CONCLUSION: The survey shows that all programs report formal integration of pediatric simulation into their residency curricula. Most programs use pediatric simulation to practice high stakes/rare events and report needs in neonatal and pediatric resuscitation in particular. Use of simulation as an evaluative tool remains uncommon. The most significant barriers in implementing simulation relate to human resources. Programs appear reluctant to use nationally developed curricula.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».