Simulation vs workplace-based assessment in resuscitation: a cross-specialty descriptive analysis and comparison
Notice bibliographique
Résumé
Background: Simulation-based assessment can complement workplace-based assessment of rare or difficult to assess Entrustable Professional Activities (EPAs). We aimed to compare the use of simulation-based assessment for resuscitation-focused EPAs in three postgraduate medical training programs and describe faculty perceptions of simulation-based assessment. Methods: EPA assessment scores and setting (simulation or workplace) were extracted from 2017-2020 for internal medicine, emergency medicine, and surgical foundations residents at the transition to discipline and foundations of discipline stages. A questionnaire was distributed to clinical competency committee members. Results: Eleven percent of EPA assessments were simulation-based. The proportion of simulation-based assessment did not differ between programs but differed between transition (38%) and foundations (4%) stages within surgical foundations only. Entrustment scores differed between settings in emergency medicine at the transition level only (simulation: 4.82 ± 0.60 workplace: 3.74 ± 0.93). 70% of committee members (n=20) completed the questionnaire. Of those that use simulation-based assessment, 45% interpret them differently than workplace-based assessments. 73% and 100% trust simulation for high-stakes and low-stakes assessment, respectively. Conclusions: The proportion of simulation-based assessment for resuscitation focused EPAs did not differ between three postgraduate medical training programs. Interpretation of simulation-based assessment data between committee members was inconsistent. All respondents trust simulation-based assessment for low-stakes, and the majority for high-stakes assessment. These findings have practical implications for the integration simulation into programs of assessment.
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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 | 0,022 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».