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Enregistrement W3083947771 · doi:10.2196/23370

A Web Platform (MOSAICO) to Design, Perform, and Assess Collaborative Clinical Scenarios for Medical Students: Viewpoint

2020· article· en· W3083947771 sur OpenAlexvenueno aff
Sergio Guínez-Molinos, Jaime González, Carmen Gomar-Sancho, Paulina Espinoza, Gustavo Constenla

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Education · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCorporación de Fomento de la Producción
Mots-clésWeb applicationAdaptation (eye)Computer scienceCurriculumArchitectureCollaborative modelProtocol (science)Software engineeringWorld Wide WebMultimediaMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The collaborative clinical simulation (CCS) model is a structured method for the development and assessment of clinical competencies through small groups working collaboratively in simulated environments. From 2016 onward, the CCS model has been applied successfully among undergraduate and graduate medical students from the Universidad de Talca, Chile; the Universität de Barcelona, Spain; and the Universidad de Vic-Manresa, Spain. All the templates for building the clinical cases and the assessment instruments with CCS were printed on paper. Considering the large number of CCS sessions and the number of participating students that are required throughout the medical degree curriculum, it is impossible to keep an organized record when the instruments are printed on paper. Moreover, with the COVID-19 pandemic, web platforms have become important as safe training environments for students and medical faculties; this new educational environment should include the consolidation and adaptation of didactic sessions that create and use available virtual cases and use different web platforms. OBJECTIVE: The goal of this study is to describe the design and development of a web platform that was created to strengthen the CCS model. METHODS: The design of the web platform aimed to support each phase of the CCS by incorporating functional requirements (ie, features that the web platform will be able to perform) and nonfunctional requirements (ie, how the web platform should behave) that are needed to run collaborative sessions. The software was developed under the Model-View-Controller architecture to separate the views from the data model and the business logic. RESULTS: MOSAICO is a web platform used to design, perform, and assess collaborative clinical scenarios for medical students. MOSAICO has four modules: educational design, students' collaborative design, collaborative simulation, and collaborative debriefing. The web platform has three different user profiles: academic simulation unit, teacher, and student. These users interact under different roles in collaborative simulations. MOSAICO enables a collaborative environment, which is connected via the internet, to design clinical scenarios guided by the teacher and enables the use of all data generated to be discussed in the debriefing session with the teacher as a guide. The web platform is running at the Universidad de Talca in Chile and is supporting collaborative simulation activities via the internet for two medical courses: (1) Semiology for third-year students (70 students in total) and (2) Medical Genetics for fifth-year students (30 students in total). CONCLUSIONS: MOSAICO is applicable within the CCS model and is used frequently in different simulation sessions at the Universidad de Talca, where medical students can work collaboratively via the internet. MOSAICO simplifies the application and reuse of clinical simulation scenarios, allowing its use in multiple simulation centers. Moreover, its applications in different courses (ie, a large part of the medical curriculum) support the automatic tracking of simulation activities and their assessment.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,404 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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