Perfecting practice: a protocol for assessing simulation-based mastery learning and deliberate practice versus self-guided practice for bougie-assisted cricothyroidotomy performance
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Simulation-based medical education (SBME) is a cornerstone for procedural skill training in residency education. Multiple studies have concluded that SBME is highly effective, superior to traditional clinical education, and translates to improved patient outcomes. Additionally it is widely accepted that mastery learning, which comprises deliberate practice, is essential for expert level performance for routine skills; however, given that highly structured practice is more time and resource-intensive, it is important to assess its value for the acquisition of rarely performed technical skills. The bougie-assisted cricothyroidotomy (BAC), a rarely performed, lifesaving procedure, is an ideal skill for evaluating the utility of highly structured practice as it is relevant across many acute care specialties and rare - making it unlikely for learners to have had significant previous training or clinical experience. The purpose of this study is to compare a modified mastery learning approach with deliberate practice versus self-guided practice on technical skill performance using a bougie-assisted cricothyroidotomy model. METHODS: A multi-centre, randomized study will be conducted at four Canadian and one American residency programs with 160 residents assigned to either mastery learning and deliberate practice (ML + DP), or self-guided practice for BAC. Skill performance, using a global rating scale, will be assessed before, immediately after practice, and 6 months later. The two groups will be compared to assess whether the type of practice impacts performance and skill retention. DISCUSSION: Mastery learning coupled with deliberate practice provides systematic and focused feedback during skill acquisition. However, it is resource-intensive and its efficacy is not fully defined. This multi-centre study will provide generalizable data about the utility of highly structured practice for technical skill acquisition of a rare, lifesaving procedure within postgraduate medical education. Study findings will guide educators in the selection of an optimal training strategy, addressing both short and long term performance.
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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 | 0,004 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».