Measuring competence in central venous catheterization: a systematic-review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Central venous catheterization is a complex procedural skill. This study evaluates existing published tools on this procedure and systematically summarizes key competencies for the assessment of this technical skill. METHODS: Using a previously published meta-analysis search strategy, we conducted a systematic review of published assessment tools using the electronic databases PubMed, MEDLINE, Education Resource Information Center (ERIC), the Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature (CINAHL), Excerpta Medica, and Cochrane Central Register of Controlled Trials. Two independent investigators abstracted information on tool content and characteristics. RESULTS: Twenty-five studies were identified assessing a total of 147 items. Tools used for assessment at the bedside (clinical tools) had a higher % of items representing "preparation" and "infection control" than tools used for assessment using simulation (67 ± 26% vs. 32 ± 26%; p = 0.003 for "preparation" and 60 ± 41% vs. 11 ± 17%; p = 0.002 for "infection control", respectively). Simulation tools had a higher % of items on "procedural competence" than clinical tools (60 ± 36% vs. 17 ± 15%; p = 0.002). Items in the domains of "Team working" and "Communication and working with the patient" were frequently under-represented. CONCLUSION: This study presents a comprehensive review of existing checklist items for the assessment of central venous catheterization. Although many key competencies are currently assessed by existing published tools, some domains may be under-represented by select tools.
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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 | 0,016 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».