Do technical skills correlate with non-technical skills in crisis resource management: a simulation study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Both technical skills (TS) and non-technical skills (NTS) are key to ensuring patient safety in acute care practice and effective crisis management. These skills are often taught and assessed separately. We hypothesized that TS and NTS are not independent of each other, and we aimed to evaluate the relationship between TS and NTS during a simulated intraoperative crisis scenario. METHODS: This study was a retrospective analysis of performances from a previously published work. After institutional ethics approval, 50 anaesthesiology residents managed a simulated crisis scenario of an intraoperative cardiac arrest secondary to a malignant arrhythmia. We used a modified Delphi approach to design a TS checklist, specific for the management of a malignant arrhythmia requiring defibrillation. All scenarios were recorded. Each performance was analysed by four independent experts. For each performance, two experts independently rated the technical performance using the TS checklist, and two other experts independently rated NTS using the Anaesthetists' Non-Technical Skills score. RESULTS: TS and NTS were significantly correlated to each other (r=0.45, P<0.05). CONCLUSIONS: During a simulated 5 min resuscitation requiring crisis resource management, our results indicate that TS and NTS are related to one another. This research provides the basis for future studies evaluating the nature of this relationship, the influence of NTS training on the performance of TS, and to determine whether NTS are generic and transferrable between crises that require different TS.
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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 | 0,005 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».