Development of a unified training and assessment simulation program for anesthesia and intensive care
Notice bibliographique
Résumé
Développement d'un programme unifié de simulation pour la formation et l'évaluation en anesthésie-réanimation L'anesthésie-réanimation (AIC) a besoin de formations et d'évaluations sommatives basées sur les compétences correspondant à l'exercice clinique. La simulation, intégrée dans l'approche d'éducation médicale basée sur les compétences, occupe une part importante de la formation en AIC, en particulier pour les compétences techniques et non techniques. S'adapter aux évolutions pédagogiques et des connaissances médicales est une nécessité mais consomme des ressources humaines et du temps. Construire et entretenir un programme commun de formation et d'évaluation par la simulation en AIC à l'échelle d'un pays - ou plus - pourrait être une solution. Cette thèse a pour objectif de poser les bases du développement un tel programme. Au travers de trois études, nous avons successivement : - Décrit l'état des lieux de la formation par la simulation en AIC en France en 2021 pour déterminer la faisabilité d'un programme national de simulation en AIC en France. - Rassemblé les éléments clés des connaissances de la littérature sur l'évaluation sommative en simulation en santé pour déterminer s'il est possible de l'intégrer dans un programme de formation en simulation. - Décrit les similitudes et différences entre les référentiels pédagogiques de internes (résidents) en AIC de l'Union Européenne, des USA, et du Canada pour déterminer s'il est possible de construire un cœur de référentiel de compétences partagé entre ces régions. Les résultats des deux premières études montrent qu'il est possible de développer un programme de simulation commun en AIC à l'échelle d'un pays (la France) et qu'il semble possible d'y intégrer l'évaluation sommative. Le taux élevé de similitudes entre les référentiels pédagogiques en AIC de l'UE, des USA et du Canada valide la faisabilité théorique d'un cœur de référentiels de compétences partagés entre ces régions. Une stratégie pour développer un programme unifié de formation et d'évaluation par la simulation en AIC à l'échelle d'un pays (la France) est faisable et attendue. La première étape ce cette stratégie a été réalisée avec cette thèse : établir l'état des lieux sur lequel se baser pour construire un futur programme commun de formation et d'évaluation par la simulation en AIC. Étendre une telle stratégie à l'échelle internationale est théoriquement faisable mais fait encore face de nombreux obstacles et défis.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».