Does the age of acute care physicians impact their (1) crisis management performance and (2) learning after simulation-based education? A protocol for a multicentre prospective cohort study in Toronto and Ottawa, Canada
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The proportion of older acute care physicians (ACPs) has been steadily increasing. Ageing is associated with physiological changes and prospective research investigating how such age-related physiological changes affect clinical performance, including crisis resource management (CRM) skills, is lacking. There is a gap in the literature on whether physician's age influences baseline CRM performance and also learning from simulation. We aim to investigate whether ageing is associated with baseline CRM skills of ACPs (emergency, critical care and anaesthesia) using simulated crisis scenarios and to assess whether ageing influences learning from simulation-based education. METHODS AND ANALYSIS: This is a prospective cohort multicentre study recruiting ACPs from the Universities of Toronto and Ottawa, Canada. Each participant will manage an advanced cardiovascular life support crisis-simulated scenario (pretest) and then be debriefed on their CRM skills. They will then manage another simulated crisis scenario (immediate post-test). Three months after, participants will return to manage a third simulated crisis scenario (retention post-test). The relationship between biological age and chronological age will be assessed by measuring the participants CRM skills and their ability to learn from high-fidelity simulation. ETHICS AND DISSEMINATION: This protocol was approved by Sunnybrook Health Sciences Centre Research Ethics Board (REB Number 140-2015) and the Ottawa Health Science Network Research Ethics Board (#20150173-01H). The results will be disseminated in a peer-reviewed journal and at scientific meetings. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT02683447; Pre-results.
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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 | 0,042 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,004 |
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 ».