The role of simulation in EPA-based curricula
Notice bibliographique
Résumé
Entrustable professional activities (EPAs) form the cornerstone of competency-based health professions education, focusing on the critical tasks trainees must master for their future unsupervised clinical practice. Recognizing the challenges in assessing EPAs, especially those caused by the rarity of some clinical events and the dynamic nature of health care settings, there is an increasing interest in utilizing simulation as a complementary approach. Using simulation modalities, educators can design controlled and relevant settings for learning and assessment, allowing students to apply theoretical knowledge, practical skills, and professional attitudes in a risk-free environment. This chapter delves into whether and how simulation can be integrated into EPA-based curricula to enhance training and preparation for performing EPAs, as well as to provide a controlled setting for assessing trainees’ entrustment levels. We explore the theoretical underpinnings for applying simulation in an EPA-based curriculum, highlighting its potential dual roles in bridging educational experiences with assessment activities, and relating both to real-world clinical practice. While we propose a model for the promising integration of simulation into EPA-based curriculum, we also note that the evidence supporting its efficacy remains preliminary. Further research must substantiate the role and value of simulation in an EPA-based training and assessment modality. Our model describes the possible application of EPAs that progresses from an individual’s basic skill acquisition to their becoming capable of acting in complex, broader team-based clinical challenges. Incorporating simulation meaningfully into EPA-based curricula represents a transformative approach in preparing health care professionals for the challenges of clinical practice.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».