Faculty Sim: Implementation of an Innovative, Simulation‐based Continuing Professional Development Curriculum for Academic Emergency Physicians
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Maintaining and enhancing competence in the breadth of emergency medicine (EM) is an ongoing challenge. In particular, resuscitative care in EM involves high-risk clinical encounters that demand strong procedural skills, effective team leadership, and up-to-date clinical knowledge. Simulation-based medical education is an effective modality for enhancing technical and nontechnical skills in crisis situations and has been effectively embedded in undergraduate and postgraduate medical curricula worldwide. To our knowledge, there are few existing systematic department-wide simulation programs to address continuing professional development (CPD) for practicing academic EM faculty. DEVELOPMENT PROCESS: We developed our novel, simulation-based CPD program following Kern's six-step model. Based on the results of a multimodal needs assessment, a longitudinal curriculum was mapped and tailored to the available resources. Institutional support was provided in the form of a departmental grant to fund a physician program lead, monthly session instructors, and operating costs. OUTCOMES: CPD simulation sessions commenced in January 2017. Our needs assessment identified two key types of educational needs: 1) crisis resource management skills and 2) frequent practice of high-stakes critical care procedures (e.g., surgical airways). Simulation sessions involve two high-fidelity simulated resuscitations and one skills lab per day. To date, 21 sessions have been delivered, reaching 161 practicing EPs. Feedback from our faculty has been positive. REFLECTIVE DISCUSSION: We have successfully introduced a curriculum of monthly simulation-based CPD based on the educational needs of our EPs. Future work will include more detailed program evaluation linked to clinical outcomes and program expansion to support nearby institutions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».