Using simulation for training and to change protocol during the outbreak of severe acute respiratory syndrome
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: During the 2003 severe acute respiratory syndrome (SARS) crisis, we proposed and tested a new protocol for cardiac arrest in a patient with SARS. The protocol was rapidly and effectively instituted by teamwork training using high-fidelity simulation. METHODS: Phase 1 was a curriculum design of a SARS-specific cardiac arrest protocol in three steps: planning the new protocol, repeated simulations of this protocol in a classroom, and a subsequent simulation of a cardiac arrest on a hospital ward. Phase 2 was the training of 275 healthcare workers (HCWs) using the new protocol. Training involved a seminar, practice in wearing the mandatory personal protection system (PPS), and cardiac arrest simulations with subsequent debriefing. RESULTS: Simulation provided insights that had not been considered in earlier phases of development. For example, a single person can don a PPS worn for the SARS patient in 1 1/2 minutes. However, when multiple members of a cardiac arrest team were dressing simultaneously, the time to don the PPS increased to between 3 1/2 and 5 1/2 minutes. Errors in infection control as well as in medical management of advanced cardiac life support (ACLS) were corrected. CONCLUSION: During the SARS crisis, real-time use of a high-fidelity simulator allowed the training of 275 HCWs in 2 weeks, with debriefing and error management. HCWs were required to manage the SARS cardiac arrest wearing unfamiliar equipment and following a modified ACLS protocol. The insight gained from this experience will be valuable for future infectious disease challenges in critical care.
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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 | 0,015 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».