Virtual trauma patient simulation design using the McGill Simulation Complexity Score (MSCS): a breakthrough in trauma education
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,005 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».