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Enregistrement W2791975369 · doi:10.1093/milmed/usx236

Biological Response to Stress During Battlefield Trauma Training: Live Tissue Versus High-Fidelity Patient Simulator

2018· article· en· W2791975369 sur OpenAlexaff
Henry T. Peng, Catherine Tenn, Oshin Vartanian, Shawn G. Rhind, Jerzy Jarmasz, Homer Tien, Andrew Beckett

Notice bibliographique

RevueMilitary Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma, Hemostasis, Coagulopathy, Resuscitation
Établissements canadiensMcGill UniversityHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpinephrineNeuropeptide Y receptorBattlefieldMedicineModalitiesNorepinephrineInternal medicineEndocrinologyNeuropeptidePsychologyDopamine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Tactical Combat Casualty Care (TCCC) training imposes psychophysiological stress on medics. It is unclear whether these stress levels vary with the training modalities selected. It is also unclear how stress levels could have an impact on medical performance and skill uptake. MATERIALS AND METHODS: We conducted a pilot study to compare the effects of live tissue (LT) with a high-fidelity patient simulator (SIM) on the level of stress elicited, performance, and skill uptake during battlefield trauma training course in an operating room (OR) and in a simulated battlefield scenario (field). In the report, we studied the effects of training modalities and their changes on stress levels by measuring different biomarkers (salivary amylase, plasma catecholamines, and neuropeptide Y) at various time points during the trauma training course. RESULTS: We found that the training resulted in significant psychophysiological stress as indicated by elevated levels of various biomarkers relative to baseline immediately after both OR and field assessment (p < 0.05). Compared with pre-OR levels, the LT training in the OR resulted in significant increases in the plasma levels of epinephrine, norepinephrine, and neuropeptide (p = 0.013, 0.023, 0.004, respectively), whereas the SIM training in the OR resulted in significant increases in the plasma levels of norepinephrine and neuropeptide (p = 0.003 and 0.008). Compared with pre-field levels, we found significant increases in plasma epinephrine concentration in the SIM group (p = 0.016), plasma norepinephrine concentration in the LT group (p = 0.015), and plasma neuropeptide Y concentration in both LT (p = 0.006) and SIM groups (p = 0.029). No differences in the changes of biomarker levels were found between LT and SIM groups in the OR and field. Compared with pre-field levels, the testing on the same modality as that in the OR in the simulated battlefield resulted in significant increases in norepinephrine and neuropeptide levels (p = 0.013 and 0.015), whereas the testing on different modalities resulted in significant increases in amylase, epinephrine, and neuropeptide levels (p = 0.016, 0.05, 0.018, respectively). There was a significantly larger increase in plasma norepinephrine concentration (p = 0.031) and a trend toward a greater increase in the salivary amylase level (p = 0.052) when the field testing involved a different modality than the OR compared with when OR and field testing involved the same modality. Although most of the biomarkers returned to baseline levels after 24 h, plasma norepinephrine levels remained significantly higher regardless of whether field testing occurred on the same or different modality compared with OR (p = 0.040 and 0.002). CONCLUSION: TCCC training led to significant increase in psychophysiological stress, as indicated by elevated levels of various biomarkers. The training modalities did not result in any differences in stress levels, whereas the switch in training modalities appeared to elicit greater stress as evidenced by changes in specific biomarkers (amylase and norepinephrine). A comparative study with a larger sample size is warranted.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,864
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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