The Impact of Stress on Paramedic Performance During Simulated Critical Events
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Substantial research demonstrates that the stressors accompanying the profession of paramedicine can lead to mental health concerns. In contrast, little is known about the effects of stress on paramedics' ability to care for patients during stressful events. In this study, we examined paramedics' acute stress responses and performance during simulated high-stress scenarios. METHODS: Twenty-two advanced care paramedics participated in simulated low-stress and high-stress clinical scenarios. The paramedics provided salivary cortisol samples and completed an anxiety questionnaire at baseline and following each scenario. Clinical performance was videotaped and scored on a checklist of specific actions and a global rating of performance. The paramedics also completed patient care documentation following each scenario. RESULTS: The paramedics demonstrated greater increases in anxiety (P < .05) and salivary cortisol levels (P < .05) in response to the high-stress scenario compared to the low-stress scenario. Global rating scores were significantly lower in the high-stress scenario than in the low-stress scenario (P < .05). Checklist scores were not significantly different between the two scenarios (P = .12). There were more errors of commission (reporting information not present in the scenario) in the patient care documentation following the high-stress scenario than following the low-stress scenario (P < .05). In contrast, there were no differences in omission errors (failing to recall information present in the scenario) between the two scenarios (P = .34). CONCLUSION: Clinical performance and documentation appear vulnerable to the impact of acute stress. This highlights the importance of developing systems and training interventions aimed at supporting and preparing emergency workers who face acute stressors as part of their every day work responsibilities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».