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Enregistrement W2885596850 · doi:10.1186/s41077-018-0075-4

A novel simulation competition format as an effective instructional tool in post-graduate medical education

2018· article· en· W2885596850 sur OpenAlexaff
Pier Luigi Ingrassia, Jeffrey Michael Franc, Luca Carenzo

Notice bibliographique

RevueAdvances in Simulation · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical educationSemantic differentialSummative assessmentPerceptionPsychologyCompetition (biology)Test (biology)MedicineFormative assessmentMathematics educationSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Medical simulation competitions are a growing reality. This study aims at exploring if a novel format of simulation competition (SIMCUP) can be an effective educational format in post-graduate education. DESIGN: We designed a 2-day event that included scientific educational lectures, an orientation to the competition, familiarization with the simulation lab, and competition time. Day 1 was devoted to preliminary rounds and was structured using an Objective Structured Clinical Examination (OSCE)-like system. On day 2, the first four teams advanced to semi-finals and then to finals, which were held using a classical SimWars style. SETTING AND SUBJECTS: A total of 14 four-participant teams participated in the event over two editions (Ed.1 in 2015 and Ed.2 in 2016). INTERVENTIONS: External referees evaluated both technical and non-technical skills for each simulated scenario. Each participant was also administered pre- and post-test questionnaires covering self-perception about the confidence in managing simulated clinical cases, educational effectiveness, satisfaction with the simulation experience, and previous simulation training. MAIN RESULTS: Overall participants found SIMCUP a useful learning experience, rating it 10 [9, 10] and 10 [7.75-10] out of 10 for Ed.1 and Ed.2, respectively. Participants reported, using a 10-point semantic differential scale ranging from "1 - strongly disagree." to "10 - strongly agree," finding both days to be educationally effective: day 1 was rated 9 [7-10] and 9 [8-10] as day 2 was rated 8 [7-10] and 8 [7-10] for Ed. 1 and Ed. 2, respectively.Participants' self-perception regarding the confidence of managing the specific scenarios significantly improved immediately after the event as measured by pre- and post-questionnaires for all stations and during both editions. CONCLUSION: This study suggests that simulation competition can serve as an effective instructional format in residency training.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,403 · 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'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

Citations14
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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