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Enregistrement W2800251080

Low fidelity simulation for remote and low-resourced settings: A bougie-assisted crichothyroidotomy model

2017· article· en· W2800251080 sur OpenAlexaffabout
Michael H. Parsons, Tia Renouf, Sabrina Alani, Adam Dubrowski

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Macrodynamic Analysis (Memorial University of Newfoundland) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpaceflight effects on biology
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Simulation is the replication of a task or an event for the purpose of training and/or assessment.It should be modular and adaptable, and should challenge learners' current skills without overwhelming them.Computerized mannequins are simulators, but so are inanimate bench top models and standardized patients (SPs).These devices can be used alone or in combination to produce optimally challenging learning environments.Appropriate pedagogy must be tied to learning objectives to produce the best learning.Pedagogy must also match training or assessment expectations with learners' abilities and available resources.Memorial is a distributed teaching environment with partners in the Canadian Arctic, offshore and marine contexts.Memorial's Tuckamore Simulation Research Collaborative (TSRC) also has partners in rural Haiti.Highly technical and expensive simulators are often impractical in both rural/remote NL and Haitian contexts.However, simulators produced with local resources are effective teaching tools.They are also a means to teach visiting learners about a host country's social determinants of health when visiting learners and local students shop together at local markets for raw materials.This strategy provides invaluable opportunities for communication and contextual understanding between cultures.Description of The Model: We developed a bougie-assisted crichothyroidotomy model for rural and remote training.Our objectives were to make an inexpensive modular unit with readily available resources, to be replicable in as many teaching contexts as possible.It can be used in tandem with SPs in hybrid simulations, or as a stand-alone model to teach surgical airway skills.The inexpensive modular design allows learners to practice repetitively with feedback.This model is easy to make locally or on site, and it travels well.In summary, simulation as an educational tool can be constructed and used in many ways.In designing simulators we strive to create realism, but realism need not be highly technical.We present an inexpensive simulated surgical airway model.It is well suited for low resource and remote environments.It can be combined with other types of simulators to achieve greater realism.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,284
Score d'incertitude au seuil0,597

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,266 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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