Problem Identification and Needs Assessment for a Universal Surgical Simulation Educational Fellowship Curriculum
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Simulation-based training is a critical adjunct to clinical medicine, and it has grown exponentially in academic and community healthcare settings in recent decades. The expansion is multifactorial, and the proliferation has resulted in the need for well-informed, well-trained simulation educators and leaders. The increased demand has driven the growth of accredited surgical simulation fellowships and formal surgical education qualifications. However, there are currently no standardized curricula for these fellowship programs. We aimed to perform a problem identification and needs assessment to develop a surgical simulation fellow curriculum. METHODS AND DESIGN: A mixed-methods needs assessment was performed. Problem identification and general needs assessment were conducted during regular Association of Surgical Education (ASE) Simulation Committee meetings. The general needs assessment involved a scoping literature review to identify papers on existing longitudinal simulation curricula, with searches of PubMed, EMBASE, and Web of Science. The targeted needs assessment involved a focus group interview of surgical simulation fellows, and the investigative team performed a thematic analysis. RESULTS: Key stakeholders of surgical simulation fellowships identified no standard curriculum for these fellows. They identified that a collaborative national project to develop a curriculum accessible to surgical simulation fellows could enhance the learning experience. The scoping literature review identified 258 studies, 7 full articles, and 3 articles meeting inclusion criteria, demonstrating a paucity of literature on curricula for simulation educational fellows. The general and targeted needs assessment informed the development of suggested modules for the surgical simulation curriculum, and the first draft of proposed modules was discussed with the ASE Board; feedback was incorporated, and a final list of modules was produced. CONCLUSIONS: Through Kern's steps of problem identification and needs assessment, we describe the structure for a novel national innovative curriculum to educate surgical simulation fellows and those interested in surgical simulation education.
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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 | 0,012 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».