- ICH GCP
- Register voor klinische proeven in de VS.
- Klinische proef NCT00713466
Het gebruik van Computer-Assisted Learning Pediatrics Program (CLIPP) in de pediatrische stage (CLIPP)
30 juli 2008 bijgewerkt door: Medical College of Wisconsin
Het doel van deze studie is om te bepalen of het gebruik van CLIPP-cases (Computer-Assisted Learning Pediatrics Program) in de pediatrische stage de blootstelling van studenten aan essentiële pediatrische aandoeningen zal standaardiseren en hun leerervaring zal verbeteren.
Studie Overzicht
Toestand
Voltooid
Conditie
Gedetailleerde beschrijving
Het Computer-Assisted Learning Pediatrics-programma is ontwikkeld door leden van de Council on Medical Student Medical Education (COMSEP) en is zeer goed ontvangen door zowel medische studenten als docenten.
Het programma is een uitgebreide op internet gebaseerde leermethode die is ontworpen voor gebruik door derdejaars geneeskundestudenten tijdens hun pediatrische rotatie.
Meer dan 80 medische scholen in de VS en Canada hebben de CLIPP-cases met succes gebruikt, waarbij naar schatting 3000 tot 4000 cases wekelijks door studenten worden beoordeeld.
Alle derdejaars geneeskundestudenten moeten specifieke gevallen invullen, op basis van lacunes die zijn vastgesteld door beoordeling van eerdere contactlogboeken van studenten.
Door gebruik te maken van de eigen patiëntcontactlogboeken van de studenten, zullen ze ook sterk worden aangemoedigd om zaken af te ronden waarvoor ze niet aan de stagevereiste hebben voldaan.
Studenten mogen alle andere cases invullen die ze kiezen.
De studie stelt voor dat door gebruik te maken van CLIPP-cases in de pediatrische rotatie, de blootstelling van studenten aan essentiële pediatrische aandoeningen zal toenemen, waardoor het behoud van kennis wordt vergroot en hun prestaties aan het einde van de stage OSCE's (Observed Structured Clinical Exam) en op NBME Pediatric Subject Exam (shelf examen).
Studietype
Observationeel
Inschrijving (Werkelijk)
198
Contacten en locaties
In dit gedeelte vindt u de contactgegevens van degenen die het onderzoek uitvoeren en informatie over waar dit onderzoek wordt uitgevoerd.
Studie Locaties
-
-
Wisconsin
-
Milwaukee, Wisconsin, Verenigde Staten, 53226
- Medical College of Wisconsin
-
-
Deelname Criteria
Onderzoekers zoeken naar mensen die aan een bepaalde beschrijving voldoen, de zogenaamde geschiktheidscriteria. Enkele voorbeelden van deze criteria zijn iemands algemene gezondheidstoestand of eerdere behandelingen.
Geschiktheidscriteria
Leeftijden die in aanmerking komen voor studie
- Kind
- Volwassen
- Oudere volwassene
Accepteert gezonde vrijwilligers
Ja
Geslachten die in aanmerking komen voor studie
Allemaal
Bemonsteringsmethode
Niet-waarschijnlijkheidssteekproef
Studie Bevolking
Alle derdejaars geneeskundestudenten beginnen aan hun kinderstage aan het Medical College of Wisconsin
Beschrijving
Inclusiecriteria:
- alle derdejaars geneeskundestudenten zullen een specifiek aantal CLIPP-gevallen moeten voltooien als onderdeel van hun pediatrische rotatie.
Uitsluitingscriteria:
- geen
Studie plan
Dit gedeelte bevat details van het studieplan, inclusief hoe de studie is opgezet en wat de studie meet.
Hoe is de studie opgezet?
Ontwerpdetails
Cohorten en interventies
Groep / Cohort |
---|
1
alle derdejaars geneeskundestudenten die hun kinderstage beginnen aan het Medical College of Wisconsin
|
Wat meet het onderzoek?
Primaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Tijdsspanne |
---|---|
de blootstelling van studenten aan essentiële pediatrische aandoeningen zal toenemen, waardoor het kennisbehoud toeneemt en hun prestaties op het einde van stage-examens verbeteren
Tijdsspanne: Studiejaar 2007-2008
|
Studiejaar 2007-2008
|
Medewerkers en onderzoekers
Hier vindt u mensen en organisaties die betrokken zijn bij dit onderzoek.
Sponsor
Onderzoekers
- Hoofdonderzoeker: Paola Palma Sisto, MD, Medical College of Wisconsin
- Hoofdonderzoeker: Sajani Tipnis, MD, Medical College of Wisconsin
- Hoofdonderzoeker: Karen Marcdante, MD, Medical College of Wisconsin
Studie record data
Deze datums volgen de voortgang van het onderzoeksdossier en de samenvatting van de ingediende resultaten bij ClinicalTrials.gov. Studieverslagen en gerapporteerde resultaten worden beoordeeld door de National Library of Medicine (NLM) om er zeker van te zijn dat ze voldoen aan specifieke kwaliteitscontrolenormen voordat ze op de openbare website worden geplaatst.
Bestudeer belangrijke data
Studie start
1 augustus 2007
Primaire voltooiing (Werkelijk)
1 juni 2008
Studie voltooiing (Werkelijk)
1 juni 2008
Studieregistratiedata
Eerst ingediend
9 juli 2008
Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria
10 juli 2008
Eerst geplaatst (Schatting)
11 juli 2008
Updates van studierecords
Laatste update geplaatst (Schatting)
31 juli 2008
Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria
30 juli 2008
Laatst geverifieerd
1 juli 2008
Meer informatie
Termen gerelateerd aan deze studie
Trefwoorden
Andere studie-ID-nummers
- PRO00006980
Deze informatie is zonder wijzigingen rechtstreeks van de website clinicaltrials.gov gehaald. Als u verzoeken heeft om uw onderzoeksgegevens te wijzigen, te verwijderen of bij te werken, neem dan contact op met register@clinicaltrials.gov. Zodra er een wijziging wordt doorgevoerd op clinicaltrials.gov, wordt deze ook automatisch bijgewerkt op onze website .
Klinische onderzoeken op Aan het leren
-
Chelsea and Westminster NHS Foundation TrustNational Institute for Health Research, United Kingdom; OCB MediaVoltooidKwaliteitsverbetering | Aan het leren | e-learningVerenigd Koninkrijk
-
Orsi AcademyVoltooid
-
Maastricht University Medical CenterActief, niet wervendActinische keratosen | Dermatologie | E-learningNederland
-
Kerman University of Medical SciencesVoltooidVoorspelling van hypothyreoïdiepatiënten met behulp van machine learning-algoritmen | Identificatie van belangrijke symptomen van hypothyreoïdieIran, Islamitische Republiek
-
BrainswayOnbekendGegevensverzameling voor het faciliteren van machine learning-algoritmen voor gepersonaliseerde behandelingVerenigde Staten
-
Wuhan Union Hospital, ChinaNog niet aan het wervenNiet-kleincellige longkanker | Pathologische volledige respons | Neoadjuvante chemo-immunotherapie | Deep Learning-model
-
Sun Yat-sen UniversityWervingDeep Learning-modelChina
-
Bahria UniversityWervingCovid-19 | Medisch student | E-learningPakistan
-
Fondazione Policlinico Universitario Agostino Gemelli...WervingBeschrijf typische grijswaarden/kleurendoppler-echografiekenmerken van zwangerschaps-trofoblastische neoplasie bij het Amerikaanse onderzoek | Om te beoordelen of er bij de Amerikaanse baseline-scan verschillen zijn tussen patiënten met een laag risico en patiënten met een hoog... en andere voorwaardenItalië
-
Deraya UniversityVoltooidHet doel van deze studie is het voorspellen van vrouwelijke bekkenkanteling en lumbale hoek met behulp van machine learning in geval van urine-incontinentie en seksuele disfunctieEgypte