MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1986658895 · doi:10.1097/sla.0b013e31829659e4

Within-Team Debriefing Versus Instructor-Led Debriefing for Simulation-Based Education

2013· article· en· W1986658895 sur OpenAlexaff
Sylvain Boet, M. Dylan Bould, Bharat Sharma, Scott Revees, Viren N. Naik, Emmanuel Triby, Teodor Grantcharov

Notice bibliographique

RevueAnnals of Surgery · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of TorontoUniversity of OttawaChildren's Hospital of Eastern OntarioOttawa HospitalUniversity of Ottawa Skills and Simulation Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDebriefingMedicineMedical educationRapid response teamMEDLINEMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To compare the effectiveness of an interprofessional within-team debriefing with that of an instructor-led debriefing on team performance during a simulated crisis. BACKGROUND: Although instructor-led simulation debriefing is considered the "gold standard" in team-based simulation education, cost and logistics are limiting factors for its implementation. Within-team debriefing, led by the individuals of the team itself rather than an external instructor, has the potential to address these limitations. METHODS: One hundred twenty subjects were grouped into 40 operating room teams consisting of 1 anesthesia trainee, 1 surgical trainee, and 1 staff circulating operating room nurse. All teams managed a simulated crisis scenario (pretest). Teams were then randomized to either a within-team debriefing group or an instructor-led debriefing group. In the within-team debriefing group, the teams reviewed the video of their scenario by themselves. The teams in the instructor-led debriefing group reviewed their scenario guided by a trained instructor. Immediately after debriefing, all teams managed a different intraoperative crisis scenario (posttest). All sessions were videotaped. Blinded expert examiners used the validated Team Emergency Assessment Measure scale to assess crisis resource management performance of all teams in random order. RESULT: Team performance significantly improved from pretest to posttest (P = 0.008) regardless of the type of debriefing. There was no significant difference in the degree of improvement between within-team debriefing and instructor-led debriefing (P = 0.52). CONCLUSIONS: Within-team debriefing results in measurable improvements in team performance in simulated crisis scenarios. This form of debriefing may be as effective as instructor-led team debriefing, which could improve resource utilization and feasibility of team-based simulation (NCT01067378).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,277
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,153 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations181
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnnals of SurgeryMême sujetSimulation-Based Education in HealthcareTravaux en français237 207