Notice bibliographique
Résumé
On behalf of my co-authors, I thank Dr. Webster for his observations and suggestions about our paper on the impact of critical event checklists in simulated operating room emergencies in an ambulatory setting 1. As research in this field emerges, I agree that our work highlights what we have yet to learn, as well as what we are incrementally learning. The notion of memory priming was not one we had considered as an alternative explanation for our observed data. In this case, we suspect that the precise nature of the orientation and familiarisation phase would not have been adequate to induce memory priming. The participants were given an overview of the cognitive aid (by slide presentation), then a opportunity to handle the binder and browse the checklists – sufficient to absorb the format and layout of the checklists but not enough time to digest each list in a point-by-point fashion. We wondered whether independent preparation and hyper-vigilance on the first encounter was replaced by a more relaxed attitude on the second encounter when performance without the checklists was then demonstrably inferior. We agree strongly that understanding how checklists can be incorporated into the culture of clinical practice is fundamental to their successful implementation and positive impact, because in circumstances where they are considered optional prompts, they fail to achieve their maximal benefit. It is encouraging that there are research groups worldwide looking to answer these questions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».