Threat and challenge: cognitive appraisal and stress responses in simulated trauma resuscitations
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES Training and practice in medicine are inherently stressful. Research into the effects of acute stressors has revealed significant variability in individual responses to stressors, with performance impairments occurring in those who demonstrate elevated subjective and physiological responses. Cognitive appraisals (subjective assessment of situational demands and available resources) of a stressor have been proposed as a predictor variable in stress responses. However, the relationship between cognitive appraisal and stress responses has not been tested empirically in complex realistic situations. The purpose of this study was to determine the extent to which cognitive appraisal affects a medical trainee's subjective and physiological stress responses to high-acuity simulated clinical situations. METHODS Thirteen emergency medicine and general surgery residents participated in high (HS) and low (LS) stress trauma resuscitation simulations. Subjective (cognitive appraisal and State-Trait Anxiety Inventory [STAI]) and physiological (salivary cortisol) measures were collected at baseline and in response to participation in each scenario. RESULTS Post-scenario STAI scores, cognitive appraisal and cortisol levels were higher in the HS scenario compared with the LS scenario. For the participants who appraised the scenarios as 'threats' (in which the demands outweighed the resources), the ratio of perceived demands to resources was positively correlated with cortisol levels (r = 0.59, p < 0.05) and STAI responses (r = 0.64, p < 0.05). By contrast, for the participants who appraised the scenarios as 'challenges' (in which resources were sufficient to meet the demands), the perceived ratio of demands to resources was not correlated with either the STAI scores or cortisol levels. CONCLUSIONS Subjective appraisals of a situation appear to play an important role in stress responses, which have previously been shown to impair performance. As such, training for high-acuity events should include interventions targeting stress management skills.
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 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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».