Briefing des patients simulés en cinq étapes : effets perçus sur la préparation à la pratique simulée. Données d’un projet pilote
Bibliographic record
Abstract
Problématique :La formation des patients simulés (PS) est nécessaire pour répondre aux critères d’authenticité de la simulation. Dans le cadre de cliniques simulées, nous avons mis en place un nouveau format de briefing des PS, créé à partir d’un modèle de formation issu des arts du théâtre, combiné au briefing habituel du monde de la simulation.Objectif :Décrire les effets perçus du briefing en cinq étapes sur la préparation des PS à la pratique simulée.Méthodes :Étude qualitative et descriptive. Dix-sept PS ont répondu à un questionnaire en ligne. L’analyse inductive des données a été effectuée par trois chercheurs.Résultats :Les PS perçoivent une meilleure compréhension du scénario, une amélioration de leurs habiletés d’interprétation et de mémorisation ainsi qu’un renforcement de leur sentiment d’appartenance.Conclusion :Le briefing en cinq étapes répond au besoin d’avoir une formation courte, ponctuelle, ciblée sur le cas et propice à un encadrement sûr des PS. Il est complémentaire des formations longues et thématiques, offertes périodiquement. Une évaluation des effets observables de ce briefing sur la performance réelle des PS devrait être envisagée.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.012 | 0.079 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".