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Enregistrement W2040821428 · doi:10.1097/01.anes.0000265149.94190.04

Evaluating Teamwork in a Simulated Obstetric Environment

2007· article· en· W2040821428 sur OpenAlexaff
Pamela J. Morgan, Richard Pittini, Glenn Regehr, Carol Marrs, Michèle Haley

Notice bibliographique

RevueAnesthesiology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensWomen's College HospitalSunnybrook Health Science CentreThe Wilson Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntraclass correlationMedicineInter-rater reliabilityTeamworkCronbach's alphaFormative assessmentScale (ratio)Reliability (semiconductor)Rating scaleNursingSummative assessmentFamily medicineClinical psychologyPsychologyPsychometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The National Confidential Enquiry into Maternal Deaths identified "lack of communication and teamwork" as a leading cause of substandard obstetric care. The authors used high-fidelity simulation to present obstetric scenarios for team assessment. METHODS: Obstetric nurses, physicians, and resident physicians were repeatedly assigned to teams of five or six, each team managing one of four scenarios. Each person participated in two or three scenarios with differently constructed teams. Participants and nine external raters rated the teams' performances using a Human Factors Rating Scale (HFRS) and a Global Rating Scale (GRS). Interrater reliability was determined using intraclass correlations and the Cronbach alpha. Analyses of variance were used to determine the reliability of the two measures, and effects of both scenario and rater profession (R.N. vs. M.D.) on scores. Pearson product-moment correlations were used to compare external with self-generated assessments. RESULTS: The average of nine external rater scores showed good reliability for both HFRS and GRS; however, the intraclass correlation coefficients for a single rater was low. There was some effect of rater profession on self-generated HFRS but not on GRS. An analysis of profession-specific subscores on the HFRS revealed no interaction between profession of rater and profession being rated. There was low correlation between externally and self-generated team assessments. CONCLUSIONS: This study does not support the use of the HFRS for assessment of obstetric teams. The GRS shows promise as a summative but not a formative assessment tool. It is necessary to develop a domain specific behavioral marking system for obstetric teams.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,335 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations94
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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