Simulation-based training in flexible fibreoptic intubation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Flexible fibreoptic intubation (FOI) is a key element in difficult airway management. Training of FOI skills is an important part of the anaesthesiology curriculum. Simulation-based training has been shown to be effective when learning FOI, but the optimal structure of the training is debated. The aspect of dividing the training into segments (part-task training) or assembling into one piece (whole-task training) has not been studied. OBJECTIVE: The aims of this study were to compare the effect of training the motor skills of FOI as part-task training or as whole-task training and to relate the performance levels achieved by the novices to the standard of performance of experienced FOI practitioners. DESIGN: A randomised controlled study. SETTING: Centre for Clinical Education, University of Copenhagen and the Capital Region of Denmark, between January and April 2013. PARTICIPANTS: Twenty-three anaesthesia residents in their first year of training in anaesthesiology with no experience in FOI, and 10 anaesthesia consultants experienced in FOI. INTERVENTIONS: The novices to FOI were allocated randomly to receive either part-task or whole-task training of FOI on virtual reality simulators. Procedures were subsequently trained on a manikin and assessed by an experienced anaesthesiologist. The experienced group was assessed in the same manner with no prior simulation-based training. MAIN OUTCOME MEASURES: The primary outcome measure was the score of performance on testing FOI skills on a manikin. RESULTS: A positive learning effect was observed in both the part-task training group and the whole-task training group. There was no statistically significant difference in final performance scores of the two novice groups (P = 0.61). Furthermore, both groups of novices were able to improve their skill level significantly by the end of manikin training to levels comparable to the experienced anaesthesiologists. CONCLUSION: Part-task training did not prove more effective than whole-task training when training novices in FOI skills. FOI is very suitable for simulation-based training and segmentation of the procedure during training is not necessary.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».