Death of a Simulated Pediatric Patient
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: A theoretical framework was recently proposed that encapsulates learner responses to simulated death due to action or inaction in the pediatric context. This framework, however, was developed at an institution that allows simulated death and thus does not address the experience of those centers at which this technique is not used. To address this, we performed a parallel qualitative study with the intent of augmenting the initial framework. METHODS: We conducted focus groups, using a constructivist grounded theory approach, using physicians and nurses who have experienced a simulated cardiac arrest. The participants were recruited via e-mail. Transcripts were analyzed by coders blinded to the original framework to generate a list of provisional themes that were iteratively refined. These themes were then compared with the themes from the original article and used to derive a consensus model that incorporated the most relevant features of each. RESULTS: Focus group data yielded 7 themes. Six were similar to those developed in the original framework. One important exception was noted; however, those learners not exposed to patient death due to action or inaction often felt that the mannequin's survival was artificial. This additional theme was incorporated into a revised framework. DISCUSSION: The original framework addresses most aspects of learner reactions to simulated death. Our work suggests that adding the theme pertaining to the lack of realism that can be perceived when the mannequin is unexpectedly saved results in a more robust theoretical framework transferable to centers that do not allow mannequin death.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| 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 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».