Trigger videos: a novel application of a tool for surgical faculty development
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: Trigger videos have occasionally been used in medical education; however, their application to surgical faculty development is novel. We assessed participants' attitudes towards workshops on intraoperative teaching (IOT) that were anchored by trigger videos, and studied whether they could generate discussion-for-learning among surgeons in this workshop setting. METHODS: Surgeons from multiple specialties attended one of six faculty development workshops where IOT trigger videos were shown and discussed during break-out sessions. Participants completed questionnaires to (1) evaluate videos via survey and feedback, and (2) identify adoptable and discardable IOT techniques. Teaching techniques were collated to identify planned IOT changes and survey data and feedback were analyzed. RESULTS: A total of 135 surgeons identified 292 adoptable and 202 discardable IOT techniques based on trigger videos and discussions, and 94% of participants reported that the trigger videos were useful and encouraged them to discuss and consider new IOT techniques in their own practice. CONCLUSIONS: Participants reported that the trigger videos were useful and motivating. Surgeons critically reflected on IOT during the sessions, identifying numerous adoptable and discardable techniques relevant to their own teaching styles. Trigger videos can be a valuable tool for surgical faculty development and can be tailored to other medical specialties.
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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 | 0,002 |
| 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 découle