“Nightmares–Family Medicine” Course Is an Effective Acute Care Teaching Tool for Family Medicine Residents
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Simulation is an effective method for teaching acute care skills but has not been comprehensively evaluated with family medicine (FM) residents. We developed a comprehensive simulation-based approach for teaching acute care skills to FM residents and assessed it for effectiveness. METHOD: We compared the effectiveness of our standard acute care simulation training [Acute Care Rounds (ACR)] to a more comprehensive simulation-based acute care program, Nightmares-Family Medicine (NM). We used a self-reported comfort scale as well as video-captured performance on an acute care Objective Structured Clinical Examination (OSCE). Seventy-seven of our FM residents in their postgraduate year 1 between July 2012 and June 2015 participated in the study. Wilcoxon matched pairs and one-tailed t tests analysis was used for analyzing the comfort scale, Whitney-Mann, and χ for the OSCE performance. RESULTS: Nightmares-Family Medicine's initial 2-day session significantly improved the resident's self-assessment scores on all 20 items of the questionnaire (P < 0.05). Time-matched ACR improved 11 of 20 items (P < 0.05) level. Follow-up NM sessions improved 5 to 8 of 20 items (P < 0.05). Follow-up ACR sessions improved 1 to 5 of 20 items (P < 0.05). The means taken at the end of postgraduate year 1 year were higher for 13 of 20 items in the NM group (P < 0.05) as compared with ACR group. The NM group scored significantly higher on both the mean scores of OSCE individual categories (P < 0.01) and the Global Assessment Score (P < 0.05). Significantly less NM residents failed the OSCE (n = 1/30, 3.3% vs n = 8/37, 21.6%, P < 0.05). CONCLUSIONS: "Nightmares-Family Medicine" course is very effective at teaching acute care skills to FM residents and more so than our previous curriculum.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle