Teaching Lifesaving Procedures: The Impact of Model Fidelity on Acquisition and Transfer of Cricothyrotomy Skills to Performance on Cadavers
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A decline in emergency surgical airway procedures in recent years has resulted in a decreased exposure to cricothyrotomy. Consequently, residents have very little experience or confidence in performing this intervention. In this study, we compared cricothyrotomy skills acquired on a simple inexpensive model to those learned on a high fidelity simulator using valid evaluation instruments and testing on cadavers. METHODS: First and second year anesthesiology residents were recruited. All subjects performed a videotaped pretest cricothyrotomy on cadavers. Subjects were randomized into two groups: The high fidelity group (n = 11) performed two cricothyrotomies on a full-scale simulator with an anatomically accurate larynx. The low fidelity group (n = 11) performed two cricothyrotomies on a low fidelity model constructed from corrugated tubing. Within 2 wk all subjects performed a posttest. Two blinded examiners graded and timed the performances using a checklist and a global rating scale. RESULTS: There was no significant difference in the change from pretest to posttest performance between the model groups as evaluated by all three measures (all: P = NS). Training on both models significantly improved performance on all measures (all: P < 0.001). Inter-rater reliability was strong (checklist: r = 0.90; global rating scale: r = 0.89). CONCLUSIONS: Our study shows that a simple inexpensive model achieved the same effect on objectively rated skill acquisition as did an expensive simulator. The skills acquired on both models transferred effectively to cadavers. Training for this life-saving skill does not need to be limited by simulator accessibility or cost.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle