Improving Hands-On Suture Opportunities for Medical Students: A Collaborative Initiative Between Medical Students and a Simulation Lab
Notice bibliographique
Résumé
Technical skills are an integral part of the practice of medicine. Simulation-based education (SBE) is a widely employed approach that allows students to acquire these skills prior to practicing them in the clinical setting. To discuss the state of SBE and potential avenues to improving education and medical student experiences, this editorial will explore the lived experiences of junior medical students, the observations of a research graduate student's informal conversations, and an educational quality improvement (EQI) pilot conducted by students at a satellite medical campus. Pre-clerkship Canadian medical students reported having limited opportunities to practice their technical skills. For some, these SBE sessions came at inopportune times in their academic journey, preventing them from maximizing their chances at real-world exposure. Having identified this as an issue, students sought ways to allow themselves and their peers to practice technical skills outside of the undergraduate medical curriculum, such as organizing peer and near-peer-led suturing events. Still, students feel these sessions are a start but do not adequately meet their needs, as access to practice materials is still restricted to the sparse events held by students, and experienced feedback is scant. To address these needs, we explore how simulation technology research and development labs can support peer-assisted learning by training students to teach technical skills and provide feedback to their peers. We also propose increasing access to simulation materials asynchronously to allow for practice when the students can benefit most.
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».