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Enregistrement W2762184573 · doi:10.1093/pch/19.6.e35-153

156: Improving Pediatric Health Care Response in a Disaster Through Inter Professional Training

2014· article· en· W2762184573 sur OpenAlexaffabout
Elaf Sabri Khalil, Ilana Bank, Margaret Ruddy, Lara Varpio, M. Cherilyn Young

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMontreal Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreparednessExperiential learningHealth careDisaster medicineMedicinePopulationEmergency managementNursingPoison controlMedical educationSuicide preventionPsychologyFamily medicineMedical emergencyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Disasters can have a significant impact on the population. Children are particularly vulnerable due to their anatomical, physiological, developmental and psychological characteristics. Disaster preparedness must include consideration for the needs of pediatric populations. Training for the practical aspects of disaster medicine is a difficult task, simulation being the traditional method for these rare, high impact events. To assess the effect of an experiential learning experience, on inter professional pediatric health care providers' disaster preparedness skills and confidence. In 2012, the regional health agency launched a project in collaboration with public health, first responders, municipal police and public transit system, the Canadian Armed Forces and our level 1 pediatric trauma center as the first receiver site for pediatric victims. This large-scale unannounced in-situ, real-time, mixed-modality, pediatric disaster simulation included 43 simulated patients (high/medium/low fidelity simulators and standardized patients). The hospital care teams included a variety of inter professional participants. Since this group of learners had never been exposed to such an in- situ experiential learning experience, we assessed its educational value and effects. Ninety-three participants (from most medical and paramedical services) completed a self-assessment survey immediately following the simulation (with a retrospective pre-component to assess perceived change in skills and abilities) to determine perceived acquisition of knowledge and confidence. Participants' ratings of skills, abilities and confidence significantly increased following participation in this simulation for both medical items (n=53; F(1, 642)=44.1; P<0.0001), and non-medical items (n=83; F(1, 228)=29.7; P<0.0001), consistently across participant groups. Some target items were (standard deviations in parentheses): “Differentiate conventional triage from disaster triage” (pre = 3.91/6 (1.7), post = 4.8 (1.3), “Prioritize resources- maximize survival versus individual outcome” (pre = 3.64/6 (1.7), post = 4.40/6 (1.5), “Feel confident in own ability to respond to disaster” (pre = 3.58/6 (1.5) post = 4.94/6 (1.1), “Feel confident in hospital's ability to respond to disaster” (pre = 4.29/6 (1.3), post = 5.02 (0.9). Participants felt the pediatric disaster simulation day was valuable to their learning (5.68/6). The inter professional members of the pediatric disaster first receiver teams, believed that this simulation experience improved their ability to manage patients and increased their confidence in disaster situations, suggesting that inter professional training is beneficial in preparation for situations that require high level of inter professional communication and coordination, such as disasters.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,346 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission2
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