Formalisation de la scénarisation d’un dispositif de formation avec patients simulés : la méthode SIMPS (Sujets/Instructions au candidat/Mesures/Patient/Support technique)
Bibliographic record
Abstract
Contexte : La scénarisation des activités de simulation est très importante. Beaucoup de gabarits sont proposés pour la simulation en immersion clinique simulée (ICS) mais peu sont réellement adaptés à la simulation avec patient simulé (PS). De plus, peu de lignes directrices proposent une réelle démarche de rédaction. Objectifs : Proposer une méthode de scénarisation basée sur une expérience de 15 ans en cliniques simulées. Méthodes : Une démarche empirique d’analyse de pratiques a été mise en œuvre, aboutissant à la formation d’une démarche méthodique « Sujets/Instructions au candidat/Mesures/Patient/Support technique » (SIMPS). Conclusion : La méthode SIMPS facilite la rédaction selon des étapes précises tout en respectant l’intégration des concepts pédagogiques liés à l’apprentissage par simulation. Avec la méthode SIMPS, n’importe quel clinicien qui désire participer à l’enseignement par simulation avec PS pourra se sentir guidé et en confiance. Des recherches doivent être menées pour évaluer cette méthode auprès des rédacteurs de scénarios de simulation.
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 | 0.007 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.003 |
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".