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Enregistrement W2804494528 · doi:10.1093/pch/pxy054.128

RESIDENTS’ AND RECENT GRADUATES’ PERSPECTIVES ON SIMULATION TRAINING IN NEONATAL RESUSCITATION COMPETENCY ACQUISITION

2018· article· en· W2804494528 sur OpenAlexaboutno aff
Mary Woodward

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeonatal resuscitationWorkloadMedical educationResuscitationMedicinePsychologyNursingComputer scienceEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND Simulation training has been incorporated into Canadian residency programs in order to teach both the technical and behavioral skills of resuscitation. Current literature speaks to ‘improvement’ in skills following a simulation encounter. Residents’ perspectives on competency acquisition through simulation training have not been previously reported. OBJECTIVES To explore the perspectives of residents and recent graduates on simulation as an educational modality for competency acquisition in neonatal resuscitation DESIGN/METHODS This project employed an interpretive design qualitative methodology, using an a priori educational theory incorporating the principles of social cognitive theory, deliberate practice, distributive practice, and ‘choke phenomenon’. Semi structured focus groups of residents and paediatricians were used for data collection. Interpretive analysis in the style of Crabtree and Miller was employed. Data validity was optimized through member checking and triangulation of themes across investigators. Validity criteria as described by Lincoln and Guba were applied. Institutional ethics board approval was obtained. RESULTS Participants recognized the important role of simulation which allowed for a safe space to practice in order to become familiar with the algorithm and the equipment of resuscitation. Strengths associated with simulation training included: teaching geared toward the junior learner on the team, the opportunity to build and consolidate learning, and ideal preparation for examinations. In particular, given the current limited neonatal clinical exposure (constraints of reduced workload and hours), simulation was often seen as the trainee’s only opportunity for leading resuscitation. However, both groups of participants highlighted that for neonatal resuscitation the technology was less important than the scenario itself, i.e. ‘high fidelity is not the doll, it’s the stress of the situation’. They identified a lack of the ‘fear’ element in simulated scenarios, with a controlled comfortable environment, artificial ‘time component’, and ‘hypothetical resolution’ of every scenario. Finally, participants identified another potential pitfall of simulation which led to overconfidence and a false sense of expertise that cannot be translated to the ‘real baby’. CONCLUSION Participants perceived simulation to be a useful training modality for aspects of competency acquisition in neonatal resuscitation but highlighted a number of challenges and gaps toward preparedness for practice. In the development of future curricula in competency based training models, educators should consider in the design, graduated levels of simulation aimed toward transition to practice.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,322 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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