An exploratory investigation of the measurement of cognitive load on shift: Application of cognitive load theory in emergency medicine
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Emergency physicians often experience a high cognitive load (CL) due to the inherent nature of working in acute care settings. CL has traditionally been measured in educational studies but has not been well studied in the clinical environment. METHODS: Emergency medicine attending physicians and residents working in an academic urgent care center completed psychometric questionnaires while on shift to measure overall CL, intrinsic cognitive load (ICL), extraneous cognitive load (ECL), and acute stress. Data regarding the patient load, patient acuity, and the number of patients in the waiting room were also collected. Correlational analysis and simple linear regression were used to evaluate predictors of CL on shift. RESULTS: < 0.001). No differences in mean overall CL, ICL, ECL, and acute stress were observed between attending physicians and residents. Bivariate analysis demonstrated associations between ICL, ECL, acute stress, and overall CL in attending physicians. In residents, acute stress was the only variable associated with overall CL and the number of high-acuity patients was associated with ICL. CONCLUSIONS: Factors influencing reported CL during clinical work are different between attending emergency physicians and residents. Further study to appreciate the impact of these differences is required and may help educators elucidate strategies to better manage CL, thereby improving clinical performance and potentially improving patient care.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle