‘He’s not lonely, he’s nearly been killed’ Teaching Disclosure of Medical Error through the Virtual Patient – an Exploratory Study
Notice bibliographique
Résumé
<b>Background:</b> The use of simulation and technology enhanced learning in medical education has increased in the last ten years and their role is well established. Further research is however required to determine the usefulness of combined technology enhanced learning/simulation tools such as the virtual patient, particularly in the area of communication skills. Disclosure of medical error was identified as an important topic in medical communication where formal training is lacking. The aim of this research therefore was to explore how a virtual patient intervention supports student learning of disclosure of medical error. <b><br></b><b>Methods: </b>The virtual patient was developed using an evidence-based approach. A qualitative methodology was used to explore the study aims and objectives. Fourteen RCSI SC1 students participated in the data collection component of this study, which involved direct participant observation (with screenshare and think aloud) while completing the virtual patient and a semi-structured interview. <b><br></b><b>Results:</b> All participants engaged successfully with the virtual patient, a small number of participants selected suboptimal responses at varying steps. Think aloud data captured extensive analysis and reasoning applied by participants in completing the virtual patient. The virtual patient provided a positive learning experience for participants with favourable features of the virtual patient highlighted, including reality of the simulation and opportunity for repetitive practice. The virtual patient was found to support learning of disclosure of medical error in terms of content and feedback through rigorous script development, use of the Calgary Cambridge framework and inclusion of timely feedback. <br><b>Conclusion:</b> The results of this study underline the usefulness of the virtual patient in supporting student learning in disclosure of medical error. This research contributes to the existing body of virtual patient research identifying effective educational features of the virtual patient and adds another layer supporting the use of an evidence-based virtual patient in teaching communication skills in the challenging area of disclosure of medical error.<br>
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».