Cricothyroidotomy In Situ Simulation Curriculum (CRIC Study)
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Technical skill acquisition for rare procedures can be challenging given the few real-life training opportunities. In situ simulation (ISS), a training technique that takes place in the actual workplace, is a promising method to promote environmental fidelity for rare procedures. This study evaluated a simulation-based technical skill curriculum for cricothyroidotomy using deliberate practice, followed by an ISS evaluation session. METHODS: Twenty emergency medicine residents participated in a two-part curriculum to improve cricothryoidotomy performance. A pretest established participant baseline technical skill. The training session consisted of two parts, didactic teaching followed by deliberate practice using a task-training manikin. A posttest consisted of an unannounced, high-fidelity ISS, during an emergency department shift. The primary outcome was the mean performance time between the pretest and posttest sessions. Skill performance was also evaluated using a checklist scale and global rating scale. RESULTS: Cricothyroidotomy performance time improved significantly from pretest to posttest sessions (mean difference, 59 seconds; P < 0.0001). Both checklist and global rating scales improved significantly from the pretest to the posttest with a mean difference of 1.82 (P = 0.002) and 6.87 (P = 0.0025), respectively. Postcourse survey responses were favorable for both the overall curriculum experience and the unannounced ISS. CONCLUSIONS: This pilot study demonstrated that unannounced ISS is feasible and can be used to effectively measure cricothyroidotomy performance among EM residents. After a two-part training session consisting of didactic learning and deliberate practice, improved cricothyroidotomy skill performance was observed during an unannounced ISS in the emergency department. The integration of ISS in cricothyroidotomy training represents a promising approach; however, further study is needed to establish its role.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».