Impact and effectiveness of a mandatory competency‐based simulation program for pediatric emergency medicine faculty
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Pediatric emergency medicine physicians struggle to maintain their critical procedural and resuscitation skills. Continuing professional development programs incorporating simulation and competency-based standards may help ensure skill maintenance. Using a logic model framework, we sought to evaluate the effectiveness of a mandatory annual competency-based medical education (CBME) simulation program. Methods: The CBME program, evaluated from 2016 to 2018, targeted procedural, point-of-care ultrasound (POCUS) and resuscitation skills. Delivery of educational content included a flipped-classroom website, deliberate practice, mastery-based learning, and stop-pause debriefing. Participants' competence was assessed using a 5-point global rating scale (GRS; 3 = competent, 5 = mastery). Statistical process control charts were used to measure the effect of the CBME program on team performance during in situ simulations (ISS), measured using the Team Emergency Assessment Measure (TEAM) scale. Faculty completed an online program evaluation survey. Results: Forty physicians and 48 registered nurses completed at least one course over 3 years (physician mean ± SD 2.2 ± 0.92). Physicians achieved competence on 430 of 442 stations (97.3%). Mean ± SD GRS scores for procedural, POCUS, and resuscitation stations were 4.34 ± 0.43, 3.96 ± 0.35, and 4.17 ± 0.27, respectively. ISS TEAM scores for "followed standards and guidelines" improved significantly. No signals of special cause variation emerged for the other 11 TEAM items, indicating skills maintenance. Physicians rated CBME training as highly valuable (mean question scores 4.15-4.85/5). Time commitment and scheduling were identified as barriers to participation. Conclusions: Our mandatory simulation-based CBME program had high completion rates and very low station failures. The program was highly rated and faculty improved or maintained their ISS performance across TEAM scale domains.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».