It Takes a Village to Move a Hospital: Simulation Improves Intensive Care Team Preparedness for a Move to a New Site
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate in-situ simulation to prepare a PICU to move to a new, redesigned unit. METHODS: The study setting is an academic PICU. This is a cross-sectional study using in-situ simulations of common PICU admissions. Postsimulation, participants completed a survey comparing the perception of preparedness pre- and postsimulation (via a 10-point Likert scale). Participants were resurveyed 6 months postmove to assess whether effects persisted. Qualitative data were obtained via thematic review of the survey comment section and from postsimulation debriefing. RESULTS: Response rates were initially 100% and 67% at the 6-month follow-up. In the initial phase, all questions had statistically significant improvements in post- versus presimulation scores. Participants felt better prepared (presimulation: 6.20, postsimulation: 7.90, P < .001) and more confident about caring for real patients (presimulation: 5.49, postsimulation: 7.41, P < .001). They felt more comfortable working in the new unit (presimulation: 5.65, postsimulation: 7.50, P < .001) and better able to deliver safe care (presimulation: 5.85, postsimulation: 7.60, P < .001). Six months postmove, participants still believed that simulation was helpful (7.43, SD: 2.20) and still reported improved team confidence (7.36, SD: 2.11). Only 1 of 28 participants preferred less simulation. Exercises were described as helpful in identifying process and latent patient safety issues. CONCLUSIONS: Our pediatric intensive care team found simulations to be beneficial in preparation for providing care to critically ill children in a complex new setting. Simulations uncovered latent process, personnel, and patient-safety issues that were addressed before actual patient care.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».