An exploratory investigation of the measurement of cognitive load on shift: Application of cognitive load theory in emergency medicine
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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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 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».