Using Simulations to Train Medical Students for Unanticipated Technology Failures in Telemedicine
Notice bibliographique
Résumé
Simulations offer a safe environment for health professional training and the opportunity to predictably and consistently introduce events or variables that may be rare or dangerous in a live setting. Exposing trainees to unanticipated events during simulations can improve their ability to adapt and improvise. The COVID-19 pandemic accelerated the adoption of telehealth worldwide and highlighted the need for better training in health professional schools. In the United States, the Association of American Medical Colleges (AAMC) published new telehealth competency standards in 2021. The AAMC stated that health care providers should be aware of the risks of technology failures, capable of troubleshooting them, and lead systems interventions to improve safety. However, the AAMC does not provide guidance on the specific failures or solutions. In this study, we developed a set of technology failures that can be simulated in a telehealth curriculum. We incorporated one technology failure into a simulated telehealth encounter and gathered students' (N = 53) feedback on the exercise. Students' feedback was overwhelmingly positive. They agreed that integrating technology failures into telehealth simulations provides important practice managing these events during clinical encounters. While telehealth is an important healthcare delivery modality that can improve access-to-care, it is imperative to train medical students to navigate technology failures so that can adeptly manage these issues in clinical practice.
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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 | 0,006 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».