Development of an in situ simulation-based continuing professional development curriculum in pediatric emergency medicine
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Continuing professional development (CPD) activities delivered by simulation to independently practicing physicians are becoming increasingly popular. At present, the educational potential of such simulations is limited by the inability to create effective curricula for the CPD audience. In contrast to medical trainees, CPD activities lack pre-defined learning expectations and, instead, emphasize self-directed learning, which may not encompass true learning needs. We hypothesize that we could generate an interprofessional CPD simulation curriculum for practicing pediatric emergency medicine (PEM) physicians in a single-center tertiary care hospital using a deliberative approach combined with Kern's six-step method of curriculum development. METHODS: From a comprehensive core list of 94 possible PEM clinical presentations and procedures, we generated an 18-scenario CPD simulation curriculum. We conducted a comprehensive perceived and unperceived needs assessment on topics to include, incorporating opinions of faculty PEM physicians, hospital leadership, interprofessional colleagues, and expert opinion on patient benefit, simulation feasibility, and value of simulating the case for learning. To systematically rank items while balancing the needs of all stakeholders, we used a prioritization matrix to generate objective "priority scores." These scores were used by CPD planners to deliberately determine the simulation curriculum contents. RESULTS: We describe a novel three-step CPD simulation curriculum design method involving (1) systematic and deliberate needs assessment, (2) systematic prioritization, and (3) curriculum synthesis. Of practicing PEM physicians, 17/20 responded to the perceived learning needs survey, while 6/6 leaders responded to the unperceived needs assessment. These ranked data were input to a five-variable prioritization matrix generating priority scores. Based on local needs, the highest 18 scoring clinical presentations and procedures were selected for final inclusion in a PEM CPD simulation curriculum. An interim survey of PEM physician (21/24 respondents) opinions was collected, with 90% finding educational value with the curriculum. The curriculum includes items not identified by self-directed learning that PEM physicians thought should be included. CONCLUSIONS: We highlight a novel methodology for PEM physicians that can be adapted by other specialities when designing their own CPD simulation curriculum. This methodology objectively considers and prioritizes the needs of practicing physicians and stakeholders involved in CPD.
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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 | 0,009 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».