Simulating Ovariohysterectomy: What Type of Practice Promotes Short- and Long-Term Skills Retention?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Simulation-based surgical training allows students to learn skills through deliberate practice without the patient risk and stress of operating on a live animal. This study sought to determine the ideal distribution of training sessions to improve short- and long-term retention of the skills necessary to perform a simulated ovariohysterectomy (OVH). Fourth-semester students ( n = 102) were enrolled. Students in the weekly instruction group ( n = 57) completed 10 hours of training on the OVH simulator, with sessions held at approximately weekly intervals. Students in the monthly instruction group ( n = 45) completed the same training with approximately monthly sessions. All students were assessed 1 week (short-term retention test) and 5 months following the last training session (long-term retention test). Students in the weekly instruction group scored higher on their short-term assessment than students in the monthly instruction group ( p < .001). However, students’ scores in the weekly instruction group underwent a significant decrease between their short- and long-term assessments ( p < .001), while the monthly group did not experience a decrease in scores ( p < .001). There was no difference in long-term assessment scores between weekly and monthly instruction groups. These findings suggest that if educators are seeking maximal performance at a single time point, scheduling instructional sessions on a weekly basis prior to that time would be superior to monthly sessions, but if educators are concerned with long-term retention of skills, scheduling sessions on either a weekly or monthly basis would accomplish that purpose.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».