Impact of crisis resource management simulation-based training for interprofessional and interdisciplinary teams: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Crisis resource management (CRM) abilities are important for different healthcare providers to effectively manage critical clinical events. This study aims to review the effectiveness of simulation-based CRM training for interprofessional and interdisciplinary teams compared to other instructional methods (e.g., didactics). Interprofessional teams are composed of several professions (e.g., nurse, physician, midwife) while interdisciplinary teams are composed of several disciplines from the same profession (e.g., cardiologist, anaesthesiologist, orthopaedist). Medline, EMBASE, CINAHL, Cochrane Central Register of Controlled Trials, and ERIC were searched using terms related to CRM, crisis management, crew resource management, teamwork, and simulation. Trials comparing simulation-based CRM team training versus any other methods of education were included. The educational interventions involved interprofessional or interdisciplinary healthcare teams. The initial search identified 7456 publications; 12 studies were included. Simulation-based CRM team training was associated with significant improvements in CRM skill acquisition in all but two studies when compared to didactic case-based CRM training or simulation without CRM training. Of the 12 included studies, one showed significant improvements in team behaviours in the workplace, while two studies demonstrated sustained reductions in adverse patient outcomes after a single simulation-based CRM team intervention. In conclusion, CRM simulation-based training for interprofessional and interdisciplinary teams show promise in teaching CRM in the simulator when compared to didactic case-based CRM education or simulation without CRM teaching. More research, however, is required to demonstrate transfer of learning to workplaces and potential impact on patient outcomes.
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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 | 0,009 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».