Non-technical skills of Norwegian medical students at different training sites: a comparative, observational cohort study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Mastering non-technical skills (NTS) is a fundamental part of the training of new physicians to perform effectively and safely in the medical practice environment. Ideally, they learn these skills during medical school. Decentralized medical education is being implemented increasingly worldwide. Two of the three training sites studied, Bodø (a regional hospital) and Finnmark (a rural local hospital), implemented decentralized medical education. The third training site was the main campus in Tromsø, located at an urban university hospital. The training in Finnmark emphasised training in non-technical skills using simulation to a larger extent than the two other university campuses. This study aimed to compare the NTS performance of medical students in their last year of education at three different training sites of the same university. METHODS: This blinded cohort study included students from the three training sites who participated in identical multi-professional simulations over a six-year period. Eight raters evaluated the video recordings of eight students from each training site using the Norwegian Medical Students Non-Technical Skills (NorMS-NTS) tool. The NorMS-NTS tool, which comprises four categories and 13 elements, assesses the NTS of Norwegian medical students and assigns an overall global score. Pairwise significant differences in the NTS performance levels between the training sites studied were assessed using Tukey's test. RESULTS: The overall NTS performance levels of the medical students from Finnmark (mean 4.5) were significantly higher than those of the students from Tromsø (mean 3.8) and Bodø (mean 3.5). Similarly, the NTS performance levels at category-level of the students in Finnmark were significantly higher than those of the students from Bodø and Tromsø. Except for one category, no significant differences were observed between the students from Bodø and Tromsø in terms of the overall or category-level NTS performance. CONCLUSION: The NTS performance levels of the medical students from Finnmark, which implements rural, decentralized medical education, were significantly higher than those of the students from Tromsø and Bodø.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».