A cost-effectiveness analysis of self-debriefing versus instructor debriefing for simulated crises in perioperative medicine in Canada
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: High-fidelity simulation training is effective for learning crisis resource management (CRM) skills, but cost is a major barrier to implementing high-fidelity simulation training into the curriculum. The aim of this study was to examine the cost-effectiveness of self-debriefing and traditional instructor debriefing in CRM training programs and to calculate the minimum willingness-to-pay (WTP) value when one debriefing type becomes more cost-effective than the other. METHODS: This study used previous data from a randomized controlled trial involving 50 anesthesiology residents in Canada. Each participant managed a pretest crisis scenario. Participants who were randomized to self-debrief used the video of their pretest scenario with no instructor present during their debriefing. Participants from the control group were debriefed by a trained instructor using the video of their pretest scenario. Participants individually managed a post-test simulated crisis scenario. We compared the cost and effectiveness of self-debriefing versus instructor debriefing using net benefit regression. The cost-effectiveness estimate was reported as the incremental net benefit and the uncertainty was presented using a cost-effectiveness acceptability curve. RESULTS: Self-debriefing costs less than instructor debriefing. As the WTP increased, the probability that self-debriefing would be cost-effective decreased. With a WTP ≤Can$200, the self-debriefing program was cost-effective. However, when effectiveness was priced higher than cost-savings and with a WTP >Can$300, instructor debriefing was the preferred alternative. CONCLUSION: With a lower WTP (≤Can$200), self-debriefing was cost-effective in CRM simulation training when compared to instructor debriefing. This study provides evidence regarding cost-effectiveness that will inform decision-makers and clinical educators in their decision-making process, and may help to optimize resource allocation in education.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| 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 ».