PLD.53 Using clinical experience to elicit the components of a skilled and safe operative delivery
Notice bibliographique
Résumé
Reduced working hours and increased caesarean delivery rates have resulted in less exposure to intricate deliveries by obstetrics trainees. Though trainees may not be exposed to these deliveries as part of their training, conversely they may be expected to be proficient in them once starting independent clinical practice. This study aims to identify the verbal and non-verbal components of three intricate deliveries – Kiellands, non-rotational and assisted breech. Labour and delivery nursing staff were asked to identify those clinicians who they considered to be particularly skilled in intricate deliveries. Those identified consistently were invited to participate in the study. With written consent participants were then videoed performing each type of delivery on a model in order to identify the verbal and non-verbal components of the delivery. Two clinicians reviewed videos. The initial summary was then circulated to all participants for their approval. Themes identified included the need for careful assessment of suitability, the role of the multidisciplinary team, need for careful and appropriate communication with the parents, the technique of delivery itself and postpartum care and documentation. Overall the clinicians balanced respect for the “elegant technique” of intricate deliveries with careful assessment and when to stop should safety criteria not be met. There is still a role for intricate deliveries in modern obstetric practice, and a need for good quality holistic training programs on how best to perform such deliveries. By identifying verbal and non-verbal components of skilled deliveries these can then be translated into an useful educational tool.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,125 | 0,023 |
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 ».