MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3146496327 · doi:10.1111/medu.14529

The medical pause: Importance, processes and training

2021· article· en· W3146496327 sur OpenAlexaff
Joy Yeonjoo Lee, Adam Szulewski, John Q. Young, Jeroen Donkers, Halszka Jarodzka, Jeroen J. G. van Merriënboer

Notice bibliographique

RevueMedical Education · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Reasoning and Diagnostic Skills
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésAcknowledgementCognitionRelaxation (psychology)InterruptReflection (computer programming)Training (meteorology)Computer scienceCurriculumFunction (biology)Cognitive trainingControl (management)PsychologyMedical educationCognitive psychologyApplied psychologyMedicinePedagogySocial psychologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research has shown that taking 'timeouts' in medical practice improves performance and patient safety. However, the benefits of taking timeouts, or pausing, are not sufficiently acknowledged in workplaces and training programmes. To promote this acknowledgement, we suggest a systematic conceptualisation of the medical pause, focusing on its importance, processes and implementation in training programmes. By employing insights from educational and cognitive psychology, we first identified pausing as an important skill to interrupt negative momentum and bolster learning. Subsequently, we categorised constituent cognitive processes for pausing skills into two phases: the decision-making phase (determining when and how to take pauses) and the executive phase (applying relaxation or reflection during pauses). We present a model that describes how relaxation and reflection during pauses can optimise cognitive load in performance. Several strategies to implement pause training in medical curricula are proposed: intertwining pause training with training of primary skills, providing second-order scaffolding through shared control and employing auxiliary tools such as computer-based simulations with a pause function.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,446
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,870
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,446
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,356 · 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'étudeAutre devis
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

Citations34
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMedical EducationMême sujetClinical Reasoning and Diagnostic SkillsTravaux en français237 207