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Enregistrement W4366742112 · doi:10.1503/cjs.003121

Virtual trauma patient simulation design using the McGill Simulation Complexity Score (MSCS): a breakthrough in trauma education

2023· article· en· W4366742112 sur OpenAlexafffundvenueabout
Mélina Deban, Sameena Iqbal, Andrew Beckett, Nancy Posel, David Fleiszer, Tarek Razek, Kosar Khwaja

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Surgery · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesMcGill University Health CentreMcGill University
Mots-clésMedicineSimulation trainingMedical emergencyMedical physicsSimulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Virtual patient simulations are interactive, computer-based cases. We designed scenarios based on the McGill Simulation Complexity Score (MSCS), a previously described objective complexity score. We aimed to establish validity of the MSCS and introduce a novel learning tool in trauma education at our institution. METHODS: After design of an easy and difficult patient scenario, we randomized medical students and residents to each perform 1 of the 2 scenarios. We conducted a 2-way analysis of variance of training level (medical student, resident) and scenario complexity (easy, difficult) to assess their effects on virtual time, the number of steps taken in the scenario, beneficial and harmful actions, and the ratio of beneficial over harmful actions. RESULTS: Virtual patient scenarios were successfully designed using the MSCS. Twenty-four medical students and 12 residents participated in the easy scenario (MSCS = 3), and 27 medical students and 12 residents did the difficult scenario (MSCS = 18). Though beneficial actions were similar between students and residents, sudents performed more harmful actions, particularly when the scenario was difficult. One virtual patient died in the easy scenario and 3 died in the difficult one (all medical students). Performance varied with level of complexity and there was significant interaction between level of training and number of steps, as well as with number of harmful actions. Decreasing performance with increasing level of complexity, as defined by the MSCS, suggests this score can accurately quantify difficulty. CONCLUSION: We established validity of the MSCS and showed its successful application on virtual patient scenario design.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,337
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,054 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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