Improving Clinical Performance Using Rehearsal or Warm-up
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine whether rehearsal (the deliberate practice of skills specific to a procedure) or warm-up (the act or process of warming up by light exercise or practice) prior to performing complex clinical procedures on patients can improve the task performance of operators and operating teams. METHOD: The authors performed an advanced literature search for clinical studies published between 1975 and October 2012 using MEDLINE, EMBASE, the Cochrane Controlled Trials Register, ISI Web of Knowledge, and clinicaltrials.gov. They identified randomized controlled trials and observational studies that evaluated the effects of physical rehearsal or warm-up prior to performing complex clinical procedures. Two reviewers independently reviewed titles and abstracts and then full texts before abstracting data using a standardized form. They resolved disagreements by consensus. RESULTS: The authors identified 1,886 potential articles and included 7 in their review (2 randomized controlled trials and 5 observational studies). All reported that rehearsal or warm-up by operators or operating teams is feasible. Only two clinical studies objectively demonstrated that warm-up can improve overall technical performance. Other objective evidence supporting the positive effects of rehearsal or warm-up for other team or nontechnical outcomes was limited. CONCLUSIONS: The potential benefits of and optimal techniques for performing physical rehearsal and warm-up have not been established. Preliminary findings suggest that preoperative rehearsal or warm-up can improve the performance of operators or operating teams, but there is a paucity of objective evidence and comparative clinical studies in the existing literature to support their routine use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».