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\nThe spotlight of UOJM’s 4th issue is medical education. We met with Dr. Viren Naik, anesthesiologist, associate professor at the University\nof Ottawa (uOttawa), and Medical Director of the University of Ottawa Skills and Simulation Centre (uOSSC). He is also a core\nteam member of the Academy of Innovation in Medical Education (AIME), uOttawa’s centre for advancing medical education research.\nDr. Naik is actively involved in research, with over 60 peer-reviewed publications and grants. He was also the previous chair of the\nWritten Examination in Anesthesia with the Royal College of Physicians and Surgeons of Canada. In this interview, we discuss the advancement\nof medical education with the skills and simulation centre, the future of the medical curriculum, and how to be involved in\nmedical education as students. // R É S U M É\nDans cette 4e édition du JMUO, le sujet mis en lumière est l’éducation médicale. Nous avons rencontré le Dr Viren Naik, anesthésiologiste,\nprofesseur agrégé de l’Université d’Ottawa (uOttawa) et directeur médical du Centre de compétences et simulation de\nl’Université d’Ottawa (CCSUO). C’est aussi un membre important de l’Académie pour l’innovation en éducation médicale (AIME), le\ncentre de l’Université d’Ottawa qui a pour but de faire avancer la recherche en éducation médicale.\nDr Naik est un chercheur très dynamique qui a plus de 60 publications et subventions évaluées par les pairs à son actif. Dans le passé,\nil a aussi présidé l’examen écrit en anesthésiologie du Collège royal des médecins et chirurgiens du Canada. Durant l’entrevue, nous\navons discuté de l’avancement de l’éducation médicale au Centre de compétences et simulation, de l’avenir du cursus médical et de la\nfaçon que les étudiants peuvent participer à l’éducation médicale.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».