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Enregistrement W3026007982 · doi:10.1017/cem.2020.175

MP27: Using a massive online needs assessment to guide the evolution of the EM Sim Cases website

2020· article· en· W3026007982 sur OpenAlexaff
Angela K. Dinh, James E. Baylis, Brent Thoma, Tracey D. Chaplin, Andrew Petrosoniak, Kyla Caners, A C Hall, Chas.Gordon Heyd, Tina Chan

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Emergency Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumMedical educationInterimConsistency (knowledge bases)Variety (cybernetics)Best practiceMedicinePublicationPopularityPsychologyComputer sciencePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Innovation Concept: EM Sim Cases is an innovative, open-access website that was created in 2015 to publish medical simulation resources including standardized, peer-reviewed simulation cases. Herein we describe our interim analysis. Methods: We performed a massive online needs assessment using a methodology previously described by Chan et. al. to determine how we can shape EM Sim Cases to meet the needs of learners and educators who use it. We engaged with simulation experts from the Emergency Medicine Simulation Education Research Collaborative to design a Google Forms survey using best practices in survey design. We distributed the survey to our target community of practice via Twitter, email, and a blog post published on emsimcases.com. Curriculum, Tool, or Material: We received 81 responses from simulation educators representing 8 medical specialties and 13 countries. Most survey respondents identified themselves as staff physicians (n = 44) and specialized in emergency medicine (n = 39). They had 0-21+ years of experience. 37% of respondents (n = 30) stated that material from EM Sim Cases makes up 25% or more of their simulation curriculum. Several respondents noted that using this content made them feel more confident and more current. Respondents praised EM Sim Cases for a well-organized case format, the proper level of detail, consistency between case designs, and the wide variety of cases. Suggested improvements included an opportunity to directly comment on cases and more cases in pediatric, rural, and advanced airway management situations. Suggestions were made to improve the navigability of the website. Respondents wanted to see additional blog content on debriefing strategies and self-made task/skill trainers. Conclusion: EM Sim Cases is a novel, free open-access simulation resource. Using a massive online needs assessment we were able to determine future directions including case topics, website reorganization, and educational material. We were also able to capture how impactful a resource like this can be to clinical and educational practice outside of the simulation setting.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,083
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,151

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,083
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,006

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.

Tête enseignante Opus0,181
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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