The Exploration of Remote Simulation Strategies for the Acquisition of Psychomotor Skills in Surgery: a Pilot Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Progress in remote educational strategies was fueled by the advent of the COVID-19 pandemic. This pilot RCT explored the efficacy of a decentralized model of simulation based on principles of observational and peer-to-peer learning for the acquisition of surgical skills. Methods Sixty medical students from the University of Montreal learned the running subcuticular suture in four different conditions: 1) Control group 2) Self-learning 3) Peer-learning 4) Peer-learning with expert feedback. The control group learned with error-free videos, while the others, through videos illustrating strategic sub-optimal performances to be identified and discussed by students. Performance on a simulator at the end of the learning period, was assessed by an expert using a global rating scale (GRS) and checklist (CL). Results Students engaging in peer-to-peer learning strategies outperformed students who learned alone. The presence of an expert, and passive vs active observational learning strategies did not impact performance. Conclusion This study supports the efficacy of a remote learning strategy and demonstrates how collaborative discourse optimizes the students’ acquisition of surgical skills. These remote simulation strategies create the potential for implantation in future medical curriculum design. Trial Registration: NCT04425499
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 ».