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Enregistrement W2015388830 · doi:10.1097/ccm.0b013e3181eb3ca9

A low-fidelity simulation curriculum addresses needs identified by faculty and improves the comfort level of senior internal medicine resident physicians with inhospital resuscitation*

2010· article· en· W2015388830 sur OpenAlexaff
Andrew Healey, Jonathan Sherbino, Mark Mensour, Suneel Upadhye, Parveen Wasi

Notice bibliographique

RevueCritical Care Medicine · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCurriculumLikert scaleCardiopulmonary resuscitationAdvanced life supportAirway managementResuscitationFamily medicineMedical educationMedical emergencyEmergency medicineIntubationSurgeryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil0,690

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,355 · 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 tête enseignante, 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

Citations17
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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