Perioperative simulation-based medical education in China: a nationwide cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Simulation-based medical education (SBME) has rapidly emerged as a new trend in perioperative medical education in China. However, our understanding of the role and impact of SBME on medical education remains limited. This study surveyed medical educators, including administrators, instructors, and learners, to evaluate perioperative SBME by identifying its advantages and disadvantages. METHODS: A cross-sectional online survey was conducted in 2024, involving administrators, instructors, and learners from medical education institutes across China. The survey included a structured questionnaire focused on perioperative SBME with information regarding participant characteristics, their attitudes, and perceived teaching obstacles. Descriptive statistics were used to summarize the current status of perioperative SBME, and logistic regression analysis helped identify factors potentially affecting learners' satisfaction with the program. RESULTS: A total of 1411 survey respondents, including 274 administrative staff, 285 course instructors, 681 learners, and 250 others, participated in our study. Among administrators, 81.8% believed that SBME was crucial for perioperative medical training, emphasizing its role in enhancing trainees' clinical skills and decision-making abilities. Key challenges identified by administrators and instructors included insufficient training space, simulation models, and faculty. Administrators advocated for increased investment in simulation resources (88.7%) and faculty development (84.3%). Instructors stressed the importance of enhanced faculty training (92.6%), implementing standardized training protocols (69.1%), and increasing the proportion of simulation-based teaching (68.1%). Learners recommended optimizing teaching schedules (65.9%) and improving simulation methods (64.2%). Notably, SBME implementation varied across different regions in China, especially in tertiary hospitals, where medical institutes in Southern and Eastern China run more SBME programs. CONCLUSIONS: Perioperative SBME development has progressed in China, but faces imbalances across different institutions. Furthermore, the availability of qualified instructors, equipment, and financial investment still need to be addressed. This study provides a foundation for the continued advancement of SBME. However, as participation was voluntary and response rates could not be calculated, results may not be fully generalizable. These findings nonetheless provide an evidence base for national strategies to standardize and expand simulation-based perioperative education in China.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».