ABSTRACT 918
Notice bibliographique
Résumé
Background and aims: Massive hemorrhage (MH) is a clinical situation that necessitates the ability to work in interdisciplinary team. Aims: To evaluate the application of a MH protocol and the ability to work in interdisciplinary teams using simulation and targeted training. Methods: This prospective observational study was held at the simulation lab of a tertiary health care facility. Participants were nurses, respiratory therapists, orderlies, anesthetists, obstetricians, pediatric emergency physicians, intensivists and hematologists. Teams were submitted to high fidelity simulated MH scenarios. All sessions were videotaped. Targeted training consisted of a debriefing session and a presentation reviewing the protocol as well as teamwork skills. Documents were given during the first session to prepare for the post session two weeks later. Confidence questionnaires were filled out during both sessions. Four blinded independent trained raters reviewed the videos and assessment of performance was done using two checklists. Performances scores were compared using an ANOVA test; confidence questionnaires were compared using a Mann Whitney test. IRB approval was obtained for this study. Results: Sixty-two healthcare professionals involved in 8 interdisciplinary teams participated in the study. Following training, scores for the application of the MH protocol improved by 24% (10-39), p=.002. Scores for the ability to work in teams improved by 17% (6-28), p=0.006. Confidence levels in the ability to apply the MH protocol and work in teams improved by 13% (11-16), p<0.0001. Conclusions: Targeted training using simulation improved participant ability to apply the MH protocol, improved interdisciplinary teamwork skills and confidence levels among participants from all disciplines.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,795 | 0,667 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».