Assessing nontechnical skills in otolaryngology emergencies through simulation‐based training
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Nontechnical skills (NTS) are essential to emergency crisis management. Due to the rarity of true emergencies, they are challenging to teach and assess within a competency-based curriculum. Our purpose is to evaluate the utility of the Non-Technical Skills in Surgery (NOTSS) scale in NTS assessment in simulated otolaryngology and head and neck surgery (OTO-HNS) emergencies and identify common challenges that residents encounter. METHODS: Mixed methods analysis of 15 junior OTO-HNS resident teams in four simulated emergency scenarios. Six raters rated resident NTS performance using the NOTSS score. Constructivist-grounded theory was used to analyze scenario video transcripts to identify areas of learner difficulty to guide future simulation development. RESULTS: Residents scored highest in situational awareness and lowest in leadership domains. Raters showed good consistency and reliability overall (Cronbach's alpha = 0.885). There was no statistical difference in ratings between surgical experts and nonexperts. Qualitative analysis demonstrated challenges with closed-loop communication and handling transitions of leadership with the scenarios. CONCLUSION: Simulation-based training is an effective modality to teach NTS in crisis resource management. The NOTSS rating scale is a reliable instrument for assessing NTS in simulated OTO-HNS emergencies. Incorporating the NOTSS scale for NTS assessment within a competency-based curriculum is recommended. LEVEL OF EVIDENCE: NA. Laryngoscope, 128:2301-2306, 2018.
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».