Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Error is ubiquitous in medicine, particularly during critical events and resuscitation. A significant proportion of adverse events can be attributed to inadequate team-based skills such as communication, leadership, situation awareness and resource utilization. Aviation-based crisis resource management (CRM) training using high-fidelity simulation has been proposed as a strategy to improve team behaviours. This review will address key considerations in CRM training and outline recommendations for the future of human factors education in healthcare. RECENT FINDINGS: A critical examination of the current literature yields several important considerations to guide the development and implementation of effective simulation-based CRM training. These include defining a priori domain-specific objectives, creating an immersive environment that encourages deliberate practice and transfer-appropriate processing, and the importance of effective team debriefing. Building on research from high-risk industry, we suggest that traditional CRM training may be augmented with new training techniques that promote the development of shared mental models for team and task processes, address the effect of acute stress on team performance, and integrate strategies to improve clinical reasoning and the detection of cognitive errors. SUMMARY: The evolution of CRM training involves a 'Triple Threat' approach that integrates mental model theory for team and task processes, training for stressful situations and metacognition and error theory towards a more comprehensive training paradigm, with roots in high-risk industry and cognitive psychology. Further research is required to evaluate the impact of this approach on patient-oriented 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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».