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Enregistrement W4294770884 · doi:10.7759/cureus.28840

Hands-On Practice on Sustainable Simulators in the Context of Training for Rural and Remote Practice Through a Fundamental Skills Workshop

2022· article· en· W4294770884 sur OpenAlexaffabout
Samyah Siraj, Mithusa Sivanathan, Sandy Abdo, Julia Micallef, Bruno Gino, Dania Buttu, Krystina M Clarke, Marvin Mnaymneh, Andrei Torres, Gordon Brock, Carla Pereira, Adam Dubrowski

Notice bibliographique

RevueCureus · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandCégep de l'Abitibi TémiscamingueUniversity of Ontario Institute of Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)PersonalizationMedicineHealth careSession (web analytics)Medical educationEngineering managementKnowledge managementComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Simulation-based education (SBE) is a sustainable method to allow healthcare professionals to develop competencies in clinical skills that can be difficult to maintain in rural and remote settings. Simulation-based skills training is necessary for healthcare professionals that experience difficulties accessing skills development and maintenance courses to address the needs of rural communities. However, simulators, a key element of simulation, are often prohibitively expensive and follow a "one-size-fits-all" approach. Using additive manufacturing (AM) techniques, more specifically three-dimensional (3D) printing, to produce inexpensive yet functional and customizable simulators is an ideal solution for learners to practice and improve their procedural skills anywhere and anytime. AM allows for the customization of simulators to fit any context while reducing costs and is an economic solution that moves away from the use of animal products to a more ethical, sustainable method for training. This technical report describes the delivery of a fundamental skills workshop to provide hands-on training to rural and remote healthcare professionals using 3D-printed simulators purposefully designed following design-to-cost principles. The workshop was delivered at a three-hour session hosted at a rural and remote medicine course in Ottawa, Canada. The workshop consisted of four technical skills: suturing, cricothyrotomy, episiotomy, and intraosseous infusion (tibial) (IO) and used a blended learning approach to train healthcare professionals and trainees who practice in rural and remote areas. In addition, the learners were granted access to a custom-designed learning management system, which provided a repository of instructional materials, and enabled them to record and upload personal practice sessions, review other learners' practice sessions, collaborate, and provide feedback to other learners. The feedback collected from participants, instructors, and observations on the delivery of the workshop will help improve the structure and training provided to learners. The delivery of this workshop annually is an ideal solution to ensure parsimonious delivery of simulation training for rural and remote healthcare professionals.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,630
Score d'incertitude au seuil0,316

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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