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Enregistrement W7161854303 · doi:10.82308/43731

Defining a competency-based simulation training curriculum for Obstetrics & Gynecology residents

2020· dissertation· en· W7161854303 sur OpenAlexaboutno aff
Milena Garofalo

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOccupational trainingCurriculumSex educationInitial training

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION Dans la dernière décennie, la formation en médecine fondée sur les compétences (FMFC) est devenue la méthode prédominante pour l’enseignement dans les programmes de résidence afin de préparer les jeunes médecins à devenir des diplômés compétents. Le 21e siècle a amené des nouveaux défis en médecine, tels que la diminution des heures de travail, une augmentation de l’ampleur des connaissances requises, des nouvelles technologies, et plus de conscience pour la sécurité des patients. Conséquemment, la FMFC vient supplémentée les modèles historiques de formation médicale de l’apprentissage et de Halsted. Cette démarche est axée sur les résultats (l’acquisition de compétences) et promeut l’apprentissage actif, nécessitant des observations et des évaluations plus fréquentes des apprentis. La simulation représente un outil important dans le cadre de la FMFC, car elle permet l’enseignement et l’évaluation, ainsi que la pratique délibérée, dans un environnement contrôlé et sécuritaire, sans conséquences pour les patients. Le rôle de la FMFC et de la simulation dans la spécialité de l’obstétrique-gynécologie (OBGYN) sera exploré davantage dans trois manuscrits, le but étant d’aider à définir un curriculum national en simulation fondée sur les compétences pour les résidents en OBGYN.METHODES Premièrement, une revue de littérature compréhensive comparant les curricula de cinq pays, incluant le Canada, a été fait. Deuxièmement, une liste d’activités professionnelles confiables (APC) a été définie à l’aide d’un consensus par la méthode Delphi. L’importance de chaque APC pour la formation des résidents et pour la simulation a été quantifié et des repères académiques ont été conçus. Troisièmement, le rôle actuel de la simulation dans le domaine d’OBGYN, incluant son utilité et efficacité, ont été élaboré davantage via une revue systématique.RESULTS Cinq pays reconnaissent la FMFC comme étant un outil de grande valeur en éducation médicale. Cependant, il y a toujours un manque d’outils adéquats pour l’évaluation médicale, incluant la simulation. La revue des curricula a permis au développement de 15 APC spécifique au domaine d’OBGYN. Les experts interrogés étaient en accord que chaque APC était important/essentiel et qu’il y avait une augmentation progressive des compétences, dépendant de l’étape de la formation. Néanmoins, ces experts restent incertains du rôle de la simulation. Toutefois, la revue systématique de 316 études éligibles, surligne que la simulation à en effet un rôle très important dans la formation médicale en OBGYN et que son emploi ainsi que le nombre d’études de haute qualité augmentent avec les années. CONCLUSION L’introduction de “La Compétence par Conception” en 2019 pour la formation médicale des résidents au Canada à augmentée le nécessité d’avoir plus d’outils d’enseignement et d’évaluation afin d’assurer que les finissants sont prêts pour la pratique indépendante. Cette thèse démontre que la simulation joue un rôle intégral pour combler ce besoin. Plusieurs études démontrent que la simulation augmente les connaissances et les habiletés, et ceci même dans le contexte clinique. Ainsi, un curriculum national en simulation fondée sur les compétences pour les résidents en OBGYN a le potentiel d’augmenter la qualité de formation médicale et les soins aux patients

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,336 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2020
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Résumé présentoui

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