Simulation curriculum evaluation and development in a postgraduate emergency medicine programme
Notice bibliographique
Résumé
Simulation is a technique that holds the most value when used as an effective learning tool by trained individuals.1 Features of high-fidelity simulation that promote learning include feedback, repetition, individualisation of cases, variation of difficulty and conduction of clinical scenarios in a controlled environment.2 Having regular simulation-based educational (SBE) activities leads to skill acquisition that is transferable to real-life situations.2 Emergency medicine (EM) residents at the University of British Columbia (UBC) in Canada have a variety of SBE opportunities across the four main training sites (Vancouver, New Westminster, Victoria and Kelowna). These include junior and senior resident laboratory-based SBE on a monthly basis, a first-year resident procedural skills training day and in situ simulation conducted in the emergency department at varying intervals depending on the site. While EM residents at UBC have regular time dedicated to participating in SBE, there is variability in the delivery of the education with regard to format, facilitation, case difficulty and debriefing. A 2017 Canadian national survey regarding simulation curricula in postgraduate EM programmes found that 94% of programmes have a simulation curriculum.3 Even so, we do not know exactly what these curricula are made up of. Using Kern’s six-step model for curriculum development,4 we set out to complete step two …
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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 | 0,033 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».