Fiberoptic Orotracheal Intubation on Anesthetized Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With increasing pressure to use operating room time efficiently, opportunities for residents to learn fiberoptic orotracheal intubation in the operating room have declined. The purpose of this study was to determine whether fiberoptic orotracheal intubation skills learned outside the operating room on a simple model could be transferred into the clinical setting. METHODS: First-year anesthesiology residents and first- and second-year internal medicine residents were recruited. Subjects were randomized to a didactic-teaching-only group (n = 12) or a model-training group (n = 12). The didactic-teaching group received a detailed lecture from an expert bronchoscopist. The model-training group was guided, by experts, through tasks performed on a simple model designed to refine fiberoptic manipulation skills. After the training session, subjects performed a fiberoptic orotracheal intubation on healthy, consenting, anesthetized, paralyzed female patients undergoing elective surgery with predicted "easy" laryngoscopic intubations. Two blinded anesthesiologists evaluated each subject. RESULTS: After the training session, the model group significantly outperformed the didactic group in the operating room when evaluated with a global rating scale (P < 0.01)and checklist (P0.05). Model-trained subjects completed the fiberoptic orotracheal intubation significantly faster than didactic-trained subjects (P < 0.01). Model-trained subjects were also more successful at achieving tracheal intubation than the didactic group (P < 0.005). CONCLUSION: Fiberoptic orotracheal intubation skills training on a simple model is more effective than conventional didactic instruction for transfer to the clinical setting. Incorporating an extraoperative model into the training of fiberoptic orotracheal intubation may greatly reduce the time and pressures that accompany teaching this skill in the operating room.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».