MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4360618547 · doi:10.1002/aet2.10856

Impact and effectiveness of a mandatory competency‐based simulation program for pediatric emergency medicine faculty

2023· article· en· W4360618547 sur OpenAlexaff
Jonathan Pirie, Jabeen Fayyaz, Tania Prinicipi, Anna Kempinska, Mireille Gharib, Laura Simone, Carrie Glanfield, Catharine M. Walsh

Notice bibliographique

RevueAEM Education and Training · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensChildren's Hospital of Western OntarioLondon Health Sciences CentreHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDebriefingCompetence (human resources)Pediatric emergency medicineMedicineMedical educationEmergency departmentMedical emergencyNursingEmergency medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,433

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,383 · 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'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAEM Education and TrainingMême sujetSimulation-Based Education in HealthcareTravaux en français237 207