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Enregistrement W2761454751 · doi:10.1093/pch/pxx086.100

EFFECT OF EQUIPMENT ORGANIZATION ON NEONATAL RESUSCITATION UNDER SIMULATION CONDITIONS

2017· article· en· W2761454751 sur OpenAlexaff
Brenda Hiu Yan Law, Po‐Yin Cheung, Michael O’Reilly, Caroline Fray, Georg M. Schmölzer

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensRoyal Alexandra HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResuscitationMedicineCrossover studyProtocol (science)Randomized controlled trialNeonatal resuscitationMedical emergencyNeonatal intensive care unitStatistical analysisComputer scienceEmergency medicineSimulationStatisticsPediatricsSurgeryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Neonatal Resuscitation Program (NRP) standardizes the steps needed during resuscitation of newborns. However, there are no recommendations on how to organize equipment to minimize errors or improve ergonomics. Adult and pediatric studies used large, comprehensive “code carts” and reported increases in speed of retrieval. However, this has not been studied with equipment sets used in the delivery room. OBJECTIVES: To compare performance in retrieving and using basic neonatal resuscitation equipment from an ergonomic equipment box versus a standard equipment bag in simulated scenarios. DESIGN/METHODS: NRP trained healthcare professionals (HCP) were recruited from a tertiary Neonatal Intensive Care Unit. Using a crossover design, participants were randomized to two simulated neonatal resuscitation scenarios (use of standard equipment bag followed by ergonomic equipment box and visa versa). The scenarios were video recorded to analyze the time needed to i) perform four equipment related tasks and ii) to complete the entire scenario. In a pilot trial a mean of 180s was needed to complete a scenario. Thirty participants were required to detect a 10% difference with a power of 0.8 and a significance of 0.05. Statistical analysis was performed using a paired t-test. A post-simulation survey examined user preference. RESULTS: We randomized 30 HCPs and observed four protocol violations (missing equipment), leaving 26 for analysis. Combined, HCPs had a mean scenario time of 192.6 ± 20.2s with the equipment bag and 176.1 ± 21.6s with the box, a difference of 16.5s (p<0.0001). HCPs (n=12) randomized to equipment bag followed by equipment box had a mean scenario time of 193.2 ± 16.1s and 163.7 ± 14.1s, respectively. Using the box, participants were faster by 29.5s (p<0.0001). In comparison, HCPs (n=14) randomized to equipment box then equipment bag had similar mean times of 186.7 ± 21.6s and 192.1 ± 23.7s, respectively. This likely represents a balance between the superiority of the box and the rehearsal effect of the second scenario. The post-simulation survey revealed preference by all participants for the equipment box. CONCLUSION: During neonatal resuscitation simulation, HCPs were able to retrieve equipment more quickly when it was ergonomically organized. Despite a lack of familiarity, all participants preferred the equipment box. Neonatal resuscitation equipment should be organized ergonomically to improve performance.(Fig 9, 10)

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,321 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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