The advancement of medical education through innovative research and simulation learning: a discussion with Dr. Viren Naik, Medical Director of the University of Ottawa Skills and Simulation Centre
Notice bibliographique
Résumé
A B S T R A C T The spotlight of UOJM’s 4th issue is medical education. We met with Dr. Viren Naik, anesthesiologist, associate professor at the University of Ottawa (uOttawa), and Medical Director of the University of Ottawa Skills and Simulation Centre (uOSSC). He is also a core team member of the Academy of Innovation in Medical Education (AIME), uOttawa’s centre for advancing medical education research. Dr. Naik is actively involved in research, with over 60 peer-reviewed publications and grants. He was also the previous chair of the Written Examination in Anesthesia with the Royal College of Physicians and Surgeons of Canada. In this interview, we discuss the advancement of medical education with the skills and simulation centre, the future of the medical curriculum, and how to be involved in medical education as students. // R É S U M É Dans cette 4e édition du JMUO, le sujet mis en lumière est l’éducation médicale. Nous avons rencontré le Dr Viren Naik, anesthésiologiste, professeur agrégé de l’Université d’Ottawa (uOttawa) et directeur médical du Centre de compétences et simulation de l’Université d’Ottawa (CCSUO). C’est aussi un membre important de l’Académie pour l’innovation en éducation médicale (AIME), le centre de l’Université d’Ottawa qui a pour but de faire avancer la recherche en éducation médicale. Dr Naik est un chercheur très dynamique qui a plus de 60 publications et subventions évaluées par les pairs à son actif. Dans le passé, il a aussi présidé l’examen écrit en anesthésiologie du Collège royal des médecins et chirurgiens du Canada. Durant l’entrevue, nous avons discuté de l’avancement de l’éducation médicale au Centre de compétences et simulation, de l’avenir du cursus médical et de la façon que les étudiants peuvent participer à l’éducation médicale.
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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 | 0,047 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,029 |
| Communication savante | 0,018 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,049 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».