High-fidelity simulation in neonatal resuscitation
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: There are currently few studies describing the use of high-fidelity (hi-fi) simulation in teaching neonatal resuscitation. Traditionally, residents are certified in the neonatal resuscitation program (NRP) after successful completion of a multiple-choice written examination and demonstration of skills during a hands-on 'mega-code'. In the present study, the use of a hi-fi simulation mannequin was compared with a standard plastic mannequin when teaching the megacode portion of the NRP. METHODS: In the present pilot study, 15 first-year residents were randomly assigned to demonstrate neonatal resuscitation knowledge, with either the hi-fi mannequin (SimBaby, Laerdal Medical Corporation, USA) or a traditional plastic mannequin (ALS Baby, Laerdal Medical Corporation, USA). A written evaluation was conducted before and after the intervention. Each pair of residents experienced the two scenarios. Video performance was then assessed and compared. RESULTS: Residents randomly assigned to the hi-fi mannequin rated the experience higher (31+/-3.3 versus 27+/-3.5; P=0.026), and required less redirection from instructors during the megacode (scenario 1: 4.5+/-1.7 versus 15+/-6.9; P=0.015 and scenario 2: 1.8+/-1.3 versus 9.3+/-2.5; P=0.0009) than those who were randomly assigned to the plastic mannequin. Residents randomly assigned to the hi-fi mannequin did not have improved written scores or improved intubation times. CONCLUSIONS: The present pilot study demonstrated that a hi-fi mannequin can be used as part of an educational program, such as the NRP. The use of this technology in neonatal resuscitation training is well-received by learners and may provide a more realistic model for training. Further work is required to clarify its role in task performance and team training.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».