Presimulation Instruction of Technical Skills to Enhance Simulation-Based Education of Non-Technical Skills: A Convergent Mixed Method Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Teamwork practice through simulation-based education (SBE) is effective, but optimal instructional design remains uncertain. Preinstruction targeting technical skills (TS) and non-TS (NTS) has shown promise in supporting their respective acquisition through simulation. However, evidence remains limited on whether preteaching TS can enhance NTS acquisition, such as crisis resource management (CRM). This study aims to assess the impact of presimulation instruction of TS on the acquisition of CRM during SBE. METHODS: We used a convergent mixed-method design, combining a quantitative post-test-only control group design with a complementary qualitative component. The intervention group had access to preinstruction of the TS necessary for managing an acutely ill patient, whereas the control group was exposed to a sham video. The main outcome was CRM skills acquisition, as measured by the Ottawa Global Rating Scale (OGRS) after 2 SBE sessions held 3 months apart (T 0 and T 3 ). Secondary objectives were the intervention's effect on anxiety, cognitive load, and participants' perceptions of the intervention. Quantitative outcomes were assessed with a repeated-measures general linear model. Semistructured interviews were conducted after each simulation, and thematic analyses were performed. RESULTS: Sixty-four postgraduate year 1 (PGY1) residents were randomized into intervention and control groups. Participants who received preinstruction of TS in addition to SBE of NTS achieved significantly higher overall OGRS scores than those who received SBE of NTS alone. There were no between-group differences in anxiety measures. Qualitative analysis revealed high variability in the intervention's impact on participants, some revealing lower cognitive load, whereas others heightened levels of performance anxiety. CONCLUSIONS: In PGY1 residents, preinstruction of TS may reduce cognitive load during simulation training and enhance CRM skill acquisition at 3 months, although not via anxiety reduction. Responsiveness to the study intervention was variable and highlights the need for further research on the impact of instructional design adaptations on different learner subsets.
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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 | 0,015 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».