An evaluation of the Acute Critical Events Simulation (ACES) course for family medicine residents.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: A 2-year residency must prepare family physicians to provide a broad range of services. In many settings, especially rural and remote practices, family physicians provide emergency and inpatient care and thus encounter critically ill patients. Evidence of the importance of early recognition and aggressive intervention in critical illness is growing. However, opportunities to safely practise critical care skills during residencies are limited. METHODS: The 2-day Acute Critical Events Simulation (ACES) course was offered to all family medicine residents at the University of Ottawa in 2009. The course included lectures, case discussions, hands-on task training and a half-day of high-fidelity simulation. Its aims were to enhance the abilities of residents in family medicine to recognize signs of critical illness, to teach competencies in the early resuscitation and care of such patients, and to increase residents' confidence to include inpatient and emergency care in their practices, or to practise in a rural or remote setting. A postcourse questionnaire, which included Likert-scale and open-ended questions, was distributed to all participants. RESULTS: Thirty-seven participants completed the survey. The ACES course was exceptionally well-received by participants, who reported increases in confidence and perceived competence, as well as intentions to change practice. The course appeared to increase participants' confidence to work in rural or remote areas and include inpatient or emergency medicine services in their practices. CONCLUSION: The ACES course achieved its aims, and participants reported positive outcomes. This highly interactive, simulation-based program may help prepare residents for work in rural or remote communities with critically ill patients.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».