The Implementation of a Multi-institutional Multidisciplinary Simulation-based Resuscitation Skills Training Curriculum
Notice bibliographique
Résumé
Competency-based curricula require the development of novel simulation-based programs focused on the assessment of entrustable professional activities. The design and delivery of simulation-based programs are labor-intensive and expensive. Furthermore, they are often developed by individual programs and are rarely shared between institutions, resulting in duplicate efforts and the inefficient use of resources. The purpose of this study is to demonstrate the feasibility of implementing a previously developed simulation-based curriculum at a second institution. We sought to demonstrate comparable program-level outcomes between our two study sites. A multi-disciplinary, simulation-based, resuscitation skills training curriculum developed at Queen’s University was implemented at the University of Saskatchewan. Standardized simulation cases, assessment tools, and program evaluation instruments were used at both institutions. Across both sites, 87 first-year postgraduate medical trainees from 14 different residency programs participated in the course and the related research. A total of 226 simulated cases were completed in over 80 sessions. Program evaluation data demonstrated that the instructor experience and learner experience were consistent between sites. The average confidence score (on a 5-point scale) across sites for resuscitating acutely ill patients was 3.14 before the course and 4.23 (p < 0.001) after the course. We have described the successful implementation of a previously developed simulation-based resuscitation curriculum at a second institution. With the growing need for competency-based instructional methods and assessment tools, we believe that programs will benefit from standardizing and sharing simulation resources rather than developing curricula de novo.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».