Low-Cost Simulation to Teach Anesthetists’ Non-Technical Skills in Rwanda
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Safe anesthesia care is challenging in developing countries where there are shortages of personnel, drugs, equipment, and training. Anesthetists' Non-technical Skills (ANTS)-task management, team working, situation awareness, and decision making-are difficult to practice well in this context. Cesarean delivery is the most common surgical procedure in sub-Saharan Africa. This pilot study investigates whether a low-cost simulation model, with good psychological fidelity, can be used effectively to teach ANTS during cesarean delivery in Rwanda. METHODS: Study participants were anesthesia providers working in a tertiary referral hospital in Rwanda. Baseline observations were conducted for 20 anesthesia providers during cesarean delivery using the established ANTS framework. After the first observation set was complete, participants were randomly assigned to either simulation intervention or control groups. The simulation intervention group underwent ANTS training using low-cost high psychological fidelity simulation with debriefing. No training was offered to the control group. Postintervention observations were then conducted in the same manner as the baseline observations. RESULTS: The primary outcome was the overall ANTS score (maximum, 16). The median (range) ANTS score of the simulation group was 13.5 (11-16). The ANTS score of the control group was 8 (8-9), with a statistically significant difference (P = .002). Simulation participants showed statistically significant improvement in subcategories and in the overall ANTS score compared with ANTS score before simulation exposure. CONCLUSIONS: Rwandan anesthesia providers show improvement in ANTS practice during cesarean delivery after 1 teaching session using a low-cost high psychological fidelity simulation model with debriefing.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».