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Enregistrement W7134607031

Full scale simulation and debriefing of non technical anesthesia-resuscitation skills : contribution to the drafting of a training framework for trainers

2017· article· fr· W7134607031 sur OpenAlexaboutno aff
Bruno Bastiani

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDebriefingSimulation trainingContext (archaeology)Phase (matter)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La formation par simulation dans le champ de la santé a pris son essor il y a une dizaine d’années en France, notamment en anesthésie-réanimation. Dans cette thèse, nous portons intérêt aux pratiques pédagogiques qui étayent ce dispositif et plus particulièrement au débriefing qui constitue l’axe central pour la conceptualisation de l’action, au regard de la didactique professionnelle (Pastré, 1999). Dans sa forme pleine échelle, la simulation vise à travailler des compétences techniques associées à des compétences dites non techniques (communication, leadership, émotions, …). Pour approcher les pratiques des formateurs dans le débriefing portant sur la construction des compétences non techniques, nous avons d’abord réalisé une enquête exploratoire auprès de formés puis nous avons mis en place un programme de recherche en trois phases : phase 1 - observations filmées à visée heuristique, phase 2 - observations filmées et entretiens d’auto confrontation en France et au Canada, phase 3 - focus groups avec des formateurs. Nous montrons, par l’analyse des données recueillies, que le passage de l’expertise professionnelle en anesthésie-réanimation à la posture de formateur dans le cadre d’un débriefing présente certaines difficultés. Nos résultats permettent alors d’appuyer des propositions pour accompagner un changement dans les pratiques des formateurs grâce à l’élaboration de la structure conceptuelle du débriefing, à la construction d’un référentiel de formation de formateurs et à un type d’artéfact cognitif pouvant soutenir le débriefing.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,044
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,064
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,235

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0440,064
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,366 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
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Résumé présentoui

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