Heart rate, anxiety and performance of residents during a simulated critical clinical encounter: a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: High-fidelity patient simulation has been praised for its ability to recreate lifelike training conditions. The degree to which high fidelity simulation elicits acute emotional and physiologic stress among participants - and the influence of acute stress on clinical performance in the simulation setting - remain areas of active exploration. We examined the relationship between residents' self-reported anxiety and a proxy of physiologic stress (heart rate) as well as their clinical performance in a simulation exam using a validated assessment of non-technical skills, the Ottawa Crisis Resource Management Global Rating Scale (Ottawa GRS). METHODS: This was a prospective observational cohort study of emergency medicine residents at a single academic center. Participants managed a simulated clinical encounter. Anxiety was assessed using a pre- and post-simulation survey, and continuous cardiac monitoring was performed on each participant during the scenario. Performance in the simulation scenario was graded by faculty raters using a critical actions checklist and the Ottawa GRS instrument. RESULTS: Data collection occurred during the 2011 academic year. Of 40 eligible residents, 34 were included in the analysis. The median baseline heart rate for participants was 70 beats per minute (IQR: 62 - 78). During the simulation, the median maximum heart rate was 140 beats per minute (IQR: 137 - 151). The median minimum heart rate during simulation was 81 beats per minute (IQR: 72 - 92), and mean heart rate was 117 beats per minute (95% CI: 111 - 123). Pre- and post-simulation anxiety scores were equal (mean 3.3, IQR: 3 to 4). The minimum and maximum Overall Ottawa GRS scores were 2.33 and 6.67, respectively. The median Overall score was 5.63 (IQR: 5.0 to 6.0). Of the candidate predictors of Overall performance in a multivariate logistic regression model, only PGY status showed statistical significance (P = 0.02). CONCLUSIONS: Simulation is associated with physiologic stress, and heart rate elevation alone correlates poorly with both perceived stress and performance. Non-technical performance in the simulation setting may be more closely tied to one's level of clinical experience than to perceived or actual stress.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».