Promoting Readiness for Residency: Embedding Simulation-Based Mastery Learning for Breaking Bad News Into the Medicine Subinternship
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: It is challenging to add rigorous, competency-based communication skills training to existing clerkship structures. The authors embedded a simulation-based mastery learning (SBML) curriculum into a medicine subinternship to demonstrate feasibility and determine the impact on the foundational skill of breaking bad news (BBN). METHOD: All fourth-year students enrolled in a medicine subinternship at Northwestern University Feinberg School of Medicine from September 2017 through August 2018 were expected to complete a BBN SBML curriculum. First, students completed a pretest with a standardized patient using a previously developed BBN assessment tool. Learners then participated in a 4-hour BBN skills workshop with didactic instruction, focused feedback, and deliberate practice with simulated patients. Students were required to meet or exceed a predetermined minimum passing standard (MPS) at posttest. The authors compared pretest and posttest scores to evaluate the effect of the intervention. Participant demographic characteristics and course evaluations were also collected. RESULTS: Eighty-five students were eligible for the study, and 79 (93%) completed all components. Although 55/79 (70%) reported having personally delivered serious news to actual patients, baseline performance was poor. Students' overall checklist performance significantly improved from a mean of 65.0% (SD = 16.2%) items correct to 94.2% (SD = 5.9%; P < .001) correct. There was also statistically significant improvement in scaled items assessing quality of communication, and all students achieved the MPS at mastery posttest. All students stated they would recommend the workshop to colleagues. CONCLUSIONS: It is feasible to embed SBML into a required clerkship. In the context of this study, rigorous SBML resulted in uniformly high levels of skill acquisition, documented competency, and was positively received by learners.
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 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 | 0,003 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».