Effectiveness of a High-Fidelity Simulation-Based Training Program in Managing Cardiac Arrhythmias in Children
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Pediatric cardiac arrest is a rare event. Its management requires technical (TSs) and nontechnical skills (NTSs). We assessed the effectiveness of a simulation-based training to improve these skills in managing life-threatening pediatric cardiac arrhythmias. METHODS: Four teams, each composed of 1 pediatric resident, 1 emergency medicine resident, and 2 pediatric nurses, were randomly assigned to the experimental group (EG) participating in 5 video-recorded simulation sessions with debriefing or to the control group (CG) assessed 2 times with video-recorded simulation sessions without debriefing at a 2-week interval. Questionnaires assessed self-reported changes in self-efficacy, stress, and satisfaction about skills. Blinded evaluators assessed changes in leaders' TSs and NTSs during the simulations and the time to initiate cardiopulmonary resuscitation. RESULTS: After training, stress decreased and satisfaction about skills increased in the EG, whereas it remained the same in the CG (P = 0.014 and P < 0.001, respectively). There was no significant change in self-efficacy. Analyses of video-recorded skills showed significant improvements in TSs and NTSs of the EG leaders after training, but not of the CG leaders (P = 0.026, P = 0.038, respectively). The comparison of the evolution of the 2 groups concerning time to initiate cardiopulmonary resuscitation was not significantly different between the first and last simulation sessions. CONCLUSIONS: A simulation-based training with debriefing had positive effects on stress and satisfaction about skills of pediatric residents and nurses and on observed TSs and NTSs of the leaders during simulation sessions. A future study should assess the effectiveness of this training in a larger sample and its impact on skills during actual emergencies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».