A high-fidelity, low-cost curriculum for teaching perineal repair skills to maternity care learners
Notice bibliographique
Résumé
Background: In 2009 the Ryerson Midwifery Education Program identified the need for a standardized sustainable curriculum to teach perineal laceration repair that provided the necessary skills and knowledge to provide learners with basic competencies to refine maximise their opportunities for skill enhancement in the clinical environment. To this end a reusable, composite simulation-program consisting of e-modules, video, instructor demonstration, and hands-on workshop was developed. In future this curriculum could be offered to other maternity care trainees, even interprofessionally.Methods: The tripartite curriculum consisted of: two narrated e-modules (theoretical and practical aspects of management and repair); a narrated video demonstrating a complete repair (added in 2012); and a 3-hour workshop involving live demonstration of repairs followed by a hands-on 4:1 preceptor supervised practice using raw 10 cm sections of incised unsliced pork back bacon (simulation pork) with the muscle section to simulate the vaginal tissue component and the fascial overlay to simulate the perineal skin component. This curriculum has been used with 484 midwifery students since 2010 at Ryerson and McMaster universities. To assess the utility of the curriculum participants completed surveys reporting their comprehension at multiple junctures: prior to the e-modules; after watching the video; and after the workshop.Results: The curriculum was rated as highly effective for teaching suturing skills and perineal laceration management. Students reported significant knowledge acquisition from the tripartite curriculum and the simulation pork perineum.Conclusions: The curriculum appears to provide a high-fidelity, low-cost, standardized method of teaching foundational skills in perineal repair to maternity care learners.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,014 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,019 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,020 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».