Evaluating the test re-test reliability and inter-subject variability of health care provider manual fluid resuscitation performance
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health Care Providers (HCPs) report that manual techniques of intravascular fluid resuscitation are commonly used during pediatric shock management. The optimal pediatric fluid resuscitation technique is currently unknown. We sought to determine HCP test-retest reliability (repeatability) and inter-subject variability of fluid resuscitation performance outcomes to inform the design of future studies. METHODS: Fifteen consenting HCPs from McMaster Children's Hospital, in Hamilton, Canada participated in this single-arm interventional trial. Participants were oriented to a non-clinical model representing a 15 kg toddler, which incorporated a 22-gauge IV catheter. Following a standardization procedure, participants administered 600 mL (40 mL/kg) of saline to the simulated child under emergency conditions using prefilled 60-mL syringes. Each participant completed 5 testing trials. All testing was video recorded, with fluid administration time outcome data (in seconds) extracted from trial videos by two blinded outcome assessors. Data describing catheter dislodgement events, volume of saline effectively delivered, and participant demographics were also collected. The primary outcome of fluid administration time test-retest reliability was analyzed by one-way analysis of variance (ANOVA) and intra-class correlation (ICC), with good reliability defined as ICC > 0.70. RESULTS: Differences in HCP fluid administration times are attributable to inter-subject variability rather than intra-subject variability based on one-way ANOVA analysis, F (14,60) = 43.125; p < 0.001. Test-retest reliability of subjects was excellent with ICC = 0.97 (95% CI: 0.95-0.99); p < 0.001. CONCLUSIONS: Findings demonstrate excellent test-retest reliability of HCP fluid resuscitation performance in a setting involving a non-clinical model. Investigators can justify a single evaluation of HCP performance in future studies.
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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 | 0,019 | 0,080 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».