Transfer of learning and patient outcome in simulated crisis resource management: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Simulation-based learning is increasingly used by healthcare professionals as a safe method to learn and practice non-technical skills, such as communication and leadership, required for effective crisis resource management (CRM). This systematic review was conducted to gain a better understanding of the impact of simulation-based CRM teaching on transfer of learning to the workplace and subsequent changes in patient outcomes. SOURCE: Studies on CRM, crisis management, crew resource management, teamwork, and simulation published up to September 2012 were searched in MEDLINE(®), EMBASE™, CINAHL, Cochrane Central Register of Controlled Trials, and ERIC. All studies that used simulation-based CRM teaching with outcomes measured at Kirkpatrick Level 3 (transfer of learning to the workplace) or 4 (patient outcome) were included. Studies measuring only learners' reactions or simple learning (Kirkpatrick Level 1 or 2, respectively) were excluded. Two authors independently reviewed all identified titles and abstracts for eligibility. PRINCIPAL FINDINGS: Nine articles were identified as meeting the inclusion criteria. Four studies measured transfer of simulation-based CRM learning into the clinical setting (Kirkpatrick Level 3). In three of these studies, simulation-enhanced CRM training was found significantly more effective than no intervention or didactic teaching. Five studies measured patient outcomes (Kirkpatrick Level 4). Only one of these studies found that simulation-based CRM training made a clearly significant impact on patient mortality. CONCLUSIONS: Based on a small number of studies, this systematic review found that CRM skills learned at the simulation centre are transferred to clinical settings, and the acquired CRM skills may translate to improved patient outcomes, including a decrease in mortality.
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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 | 0,014 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 ».