A low-fidelity simulation curriculum addresses needs identified by faculty and improves the comfort level of senior internal medicine resident physicians with inhospital resuscitation*
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study was to describe the essential elements of in hospital resuscitation knowledge and skills for senior internal medicine resident physicians and to evaluate a low-fidelity simulation course that incorporates these elements. DESIGN: In part 1, attending physicians were electronically surveyed using a modified Dillman method. A broad list of knowledge skills sets was gathered from recent resuscitation guidelines. In part 2, a 2-day, low-fidelity simulation, case-based curriculum was designed based on the results of part 1. Course participants were surveyed 1 month before and 1 month after the course. SETTING: Four academic teaching hospitals. PARTICIPANTS: Attending physicians in cardiology, critical care, and internal medicine responded to the needs assessment survey. A convenience sample of internal medicine residents responded to the surveys before and after the course. MEASUREMENTS: Respondents ranked items on a 6-point Likert scale for all surveys. Responses were collated using descriptive statistics. This study met the requirements of the Research Ethics Board. MAIN RESULTS: In part 1, the response rate was 75% (n = 93), with the majority (52%) of respondents being internal medicine attending physicians. The top five knowledge sets were cardiac rhythm assessment, discussion of code status, delivery of bad news, management of wide complex tachycardia, and management of bradycardia. The top five skills were defibrillation, airway assessment, bag-mask ventilation, central venous access, and cardioversion. In part 2, the response rate was 93% (n = 27) before and 85% (n = 23) after course. Only 28% of residents felt prepared to lead resuscitations before the course. After the course, 45% of participants reporting using the knowledge and skills during a resuscitation. Significant changes in median confidence scores before to after the course occurred in important domains. CONCLUSIONS: The results of the needs assessment should be used to tailor resuscitation education for residents. An educational need exists for resident physicians. This low-fidelity simulation course improves self-reported confidence in resuscitation knowledge and skills.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».