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Enregistrement W2092975332 · doi:10.1001/jamapediatrics.2013.1389

Examining Pediatric Resuscitation Education Using Simulation and Scripted Debriefing

2013· article· en· W2092975332 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJAMA Pediatrics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of CalgaryAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDebriefingMedicineRandomized controlled trialCardiopulmonary resuscitationInterprofessional educationPhysical therapyClinical psychologyResuscitationMedical educationHealth careEmergency medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IMPORTANCE: Resuscitation training programs use simulation and debriefing as an educational modality with limited standardization of debriefing format and content. Our study attempted to address this issue by using a debriefing script to standardize debriefings. OBJECTIVE: To determine whether use of a scripted debriefing by novice instructors and/or simulator physical realism affects knowledge and performance in simulated cardiopulmonary arrests. DESIGN Prospective, randomized, factorial study design. SETTING: The study was conducted from 2008 to 2011 at 14 Examining Pediatric Resuscitation Education Using Simulation and Scripted Debriefing (EXPRESS) network simulation programs. Interprofessional health care teams participated in 2 simulated cardiopulmonary arrests, before and after debriefing. PARTICIPANTS: We randomized 97 participants (23 teams) to nonscripted low-realism; 93 participants (22 teams) to scripted low-realism; 103 participants (23 teams) to nonscripted high-realism; and 94 participants (22 teams) to scripted high-realism groups. INTERVENTION Participants were randomized to 1 of 4 arms: permutations of scripted vs nonscripted debriefing and high-realism vs low-realism simulators. MAIN OUTCOMES AND MEASURES: Percentage difference (0%-100%) in multiple choice question (MCQ) test (individual scores), Behavioral Assessment Tool (BAT) (team leader performance), and the Clinical Performance Tool (CPT) (team performance) scores postintervention vs preintervention comparison (PPC). RESULTS: There was no significant difference at baseline in nonscripted vs scripted groups for MCQ (P = .87), BAT (P = .99), and CPT (P = .95) scores. Scripted debriefing showed greater improvement in knowledge (mean [95% CI] MCQ-PPC, 5.3% [4.1%-6.5%] vs 3.6% [2.3%-4.7%]; P = .04) and team leader behavioral performance (median [interquartile range (IQR)] BAT-PPC, 16% [7.4%-28.5%] vs 8% [0.2%-31.6%]; P = .03). Their improvement in clinical performance during simulated cardiopulmonary arrests was not significantly different (median [IQR] CPT-PPC, 7.9% [4.8%-15.1%] vs 6.7% [2.8%-12.7%], P = .18). Level of physical realism of the simulator had no independent effect on these outcomes. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: The use of a standardized script by novice instructors to facilitate team debriefings improves acquisition of knowledge and team leader behavioral performance during subsequent simulated cardiopulmonary arrests. Implementation of debriefing scripts in resuscitation courses may help to improve learning outcomes and standardize delivery of debriefing, particularly for novice instructors.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,784

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,281 · 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