Nontechnical Skills Assessment After Simulation-Based Continuing Medical Education
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Human factors have been identified as root causes of human error in medicine. The "Anesthetists' Non-Technical Skills (ANTS) system" evaluates the effect of simulation training and debriefing on nontechnical skills (NTS). Studies suggest that residents' NTS may improve after simulation training but the effect on NTS of practicing anesthesiologists is unclear. The purpose of this study was to determine whether high-fidelity simulation training and debriefing improved the NTS of practicing anesthesiologists using the ANTS tool. METHODS: In a previous study, 67 practicing anesthesiologists managed a 45-minute standardized anesthetic case using high-fidelity simulation and returned 5 to 9 months later to manage a second case. After Research Ethics Board approval, two blinded video reviewers, trained in the use of the ANTS system, evaluated archived videotapes of the 59 subjects who completed both sessions. Results were analyzed with a mixed-design analysis of variance. Interrater reliability was calculated using the intraclass correlation coefficient. RESULTS: Interrater reliability for the ANTS scoring was 0.436, P < 0.05. Overall, ANTS scores improved approximately 5% from session 1 to 2 (P < 0.01), but there was no effect due to debriefing. The situational awareness ANTS category showed a statistically significant effect of debriefing (P < 0.05). CONCLUSIONS: The relatively short simulation intervention, the length of time until the posttest was completed, well-developed NTS in practicing physicians, and a tool that might not be the optimal method of measurement may all account for the lack of improvement in NTS of practicing anesthesiologists as demonstrated in this study.
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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 | 0,003 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».