Deception in simulation‐based education: a randomised controlled trial of the effect of deliberate deception on the performance of anaesthesia trainees
Notice bibliographique
Résumé
The use of deliberate deception in simulation allows for a level of realism that is not normally feasible. However, the use of deception is controversial, and carries the risk of psychological harm to learners. There are currently no quantitative data on the effect of deception on learner performance, making it difficult to judge its usefulness. The objective of this study was to examine the impact of deception on learners' performance during a life-threatening scenario. In this simulation study, second-year anaesthesia residents were randomly allocated into two groups: the non-deception group was told that the participating consultant was acting a part, while the deception group was told that the consultant was a subject in the study. Learners then participated in a simulated crisis that presented them with situational opportunities to challenge the consultant regarding clearly wrong decisions. Two independent raters scored the performances using the modified advocacy-inquiry scale. Forty-four participants were analysed. The median (IQR [range]) highest scoring modified advocacy-inquiry scale was 5.0 (4.5-5.1 [4.0-5.5]) for the non-deception group and 4.0 (3.0-4.0 [2.5-5.0]) for the deception group, (p < 0.001), and the median total number of challenges per participant was 26.8 (21.0-31.1 [16.5-35.5]) and 18.0 (14.3-23.3 [7.0-33.0]), respectively (p = 0.001). Trainees exposed to deliberate deception, who thought that the consultant anaesthetist was a subject, had a less-effective best challenge, likely mimicking real-life behaviour. Deliberate deception appears to modify behaviour, particularly relating to communication involving hierarchical relationships. This technique may improve authenticity, especially with a steep power gradient, and so has demonstrable value which must be balanced against the ethical considerations.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».