Pediatric Crisis Resource Management Training Improves Emergency Medicine Trainees’ Perceived Ability to Manage Emergencies and Ability to Identify Teamwork Errors
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Improved pediatric crisis resource management (CRM) training is needed in emergency medicine residencies because of the variable nature of exposure to critically ill pediatric patients during training. We created a short, needs-based pediatric CRM simulation workshop with postactivity follow-up to determine retention of CRM knowledge. Our aims were to provide a realistic learning experience for residents and to help the learners recognize common errors in teamwork and improve their perceived abilities to manage ill pediatric patients. METHODS: Residents participated in a 4-hour objectives-based workshop derived from a formal needs assessment. To quantify their subjective abilities to manage pediatric cases, the residents completed a postworkshop survey (with a retrospective precomponent to assess perceived change). Ability to identify CRM errors was determined via a written assessment of scripted errors in a prerecorded video observed before and 1 month after completion of the workshop. RESULTS: Fifteen of the 16 eligible emergency medicine residents (postgraduate year 1-5) attended the workshop and completed the surveys. There were significant differences in 15 of 16 retrospective pre to post survey items using the Wilcoxon rank sum test for non-parametric data. These included ability to be an effective team leader in general (P < 0.008), delegating tasks appropriately (P < 0.009), and ability to ensure closed-loop communication (P < 0.008). There was a significant improvement in identification of CRM errors through the use of the video assessment from 3 of the 12 CRM errors to 7 of the 12 CRM errors (P < 0.006). CONCLUSIONS: The pediatric CRM simulation-based workshop improved the residents' self-perceptions of their pediatric CRM abilities and improved their performance on a video assessment task.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».