Evaluating Change in Skill Performance Over Time and Practice Context in Introductory Fieldwork Simulation
Notice bibliographique
Résumé
Simulation has been recognized for its ability to develop competency-level skills and as a replacement for some introductory fieldwork (FW) hours. This study explored how occupational therapy competency-related skills developed over sequential in-person simulations across health practice contexts during Level 1 FW. Entry-to-practice occupational therapy students (N = 66) participated in six sequential, formative, Level 1 FW simulations. The first three sequential simulations (the same patient case evolves in each successive interaction) included a trained simulated patient in a community mental health context and the following three engaged a trained simulated inpatient in a physical health context. Evaluation rubric variables included selected Competencies for Occupational Therapists in Canada (2021) scaffolded to performance expectations at an introductory Level 1 FW placement level. Quantitative pre-post comparison design with secondary data analysis was analyzed using Wilcoxon signed-rank test and ordered logistic regression. Each additional simulation demonstrated significant increases in the odds of improved performance in clinical skills, clinical decision making, responding to evolving patient’s needs and priorities, identifying their own strengths and weaknesses, articulating clinical reasoning, and receiving constructive criticism. However, students’ skills in the physical health context for decision-making and responding to the patient’s needs and priorities did not demonstrate the same improvement trajectories as the mental health context. Sequential simulations are an effective modality for developing Level 1 competency related skills in different practice contexts. Depending on the competency-related practice skill and context, three or more formative unfolding simulations in that context may be needed for a significant improvement.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».