Learning with our peers: peer-led versus instructor-led debriefing for simulated crises, a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although peer-assisted learning is known to be effective for reciprocal learning in medical education, it has been understudied in simulation. We aimed to assess the effectiveness of peer-led compared to instructor-led debriefing for non-technical skill development in simulated crisis scenarios. METHODS: Sixty-one undergraduate medical students were randomized into the control group (instructor-led debriefing) or an intervention group (peer debriefer or peer debriefee group). After the pre-test simulation, the participants underwent two more simulation scenarios, each followed by a debriefing session. After the second debriefing session, the participants underwent an immediate post-test simulation on the same day and a retention post-test simulation two months later. Non-technical skills for the pre-test, immediate post-test, and retention tests were assessed by two blinded raters using the Ottawa Global Rating Scale (OGRS). RESULTS: The participants' non-technical skill performance significantly improved in all groups from the pre-test to the immediate post-test, with changes in the OGRS scores of 15.0 (95% CI [11.4, 18.7]) in the instructor-led group, 15.3 (11.5, 19.0) in the peer-debriefer group, and 17.6 (13.9, 21.4) in the peer-debriefee group. No significant differences in performance were found, after adjusting for the year of medical school training, among debriefing modalities (P = 0.147) or between the immediate post-test and retention test (P = 0.358). CONCLUSIONS: Peer-led debriefing was as effective as instructor-led debriefing at improving undergraduate medical students' non-technical skill performance in simulated crisis situations. Peer debriefers also improved their simulated clinical skills. The peer debriefing model is a feasible alternative to the traditional, costlier instructor model.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».