University of Ottawa’s Department of Emergency Medicine simulation boot camp: a descriptive review
Notice bibliographique
Résumé
Emergency medicine (EM) residency programmes in Canada have recently introduced competency-based medical education (CBME), and the first stage of the curriculum focuses on standardising learner competency.1 Introductory residency boot camps provide a focused opportunity to address varying levels of medical knowledge and procedural competency prior to the start of residency.2–4 There are currently no papers that report on the landscape of EM orientation programmes outside of the American context. The Department of Emergency Medicine (DEM) at the University of Ottawa (uOttawa) offers one of Canada’s largest EM training programmes, and its curriculum includes a robust boot camp for incoming residents. The objective of this descriptive review is to describe uOttawa’s DEM resident boot camp curriculum. This will provide a framework for the development and refinement of introductory EM boot camps at other universities, which will help with the standardisation of learner competency prior to the start of residency. The uOttawa’s DEM boot camp was originally implemented in 2012 in response to a needs assessment identifying initial knowledge and skills necessary for starting EM residents. Based on continual feedback from instructors and participants, the curriculum has undergone several revisions to hone content, learning objectives and modes of educational delivery. The boot camp is delivered in July over 2 …
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».