Implementation of Virtual Interactive Cases for Pharmacy Education: A Single-Center Experience
Notice bibliographique
Résumé
Patient case simulation software are described in pharmacy education literature as useful tools to improve skills in patient assessment (including medication history-taking and physical assessment), clinical reasoning and communication, and are typically well-received by students and instructors. The virtual interactive case (VIC) system is a web-based software developed to deliver deliberate practice opportunities in simulated patient encounters across a spectrum of clinical topics. This article describes the implementation and utilization of VIC in the undergraduate curriculum at one Canadian pharmacy school. Methods: At our facility, the use of VIC was integrated across the training spectrum in the curriculum, including core and elective didactic courses and practice labs, experiential learning, interprofessional education, and continuing education. Its use was evaluated through student and instructor surveys and qualitative student interviews). VIC is easy to navigate and created a positive and realistic learning environment. Students identified that it enhanced their ability to identify relevant patient information, accurately simulated hospital pharmacy practice and thereby helped them to prepare for their upcoming experiential courses. The use of VIC has expanded beyond its original intended purpose for individual student practice to become a valuable addition to pharmacy undergraduate education. Future plans include ongoing development of cases and exploration of further uses of VIC within the didactic curriculum, for remediation in experiential courses, and for pharmacist continuing education.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».