Interdisciplinary Crisis Resource Management Training: How Do Otolaryngology Residents Compare? A Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Emergent medical crises, such as acute airway obstruction, are often managed by interdisciplinary teams. However, resident training in crisis resource management traditionally occurs in silos. Our objective was to compare the current state of interdisciplinary crisis resource management (IDCRM) training of otolaryngology residents with other disciplines. METHODS: A survey study examining (1) the frequency with which residents are involved in interdisciplinary crises, (2) the current state of interdisciplinary training, and (3) the desired training was conducted targeting Canadian residents in the following disciplines: otolaryngology, anesthesiology, emergency medicine, general surgery, obstetrics and gynecology, internal medicine, pediatric emergency medicine, and pediatric/neonatal intensive care. RESULTS: A total of 474 surveys were completed (response rate, 12%). On average, residents were involved in 13 interdisciplinary crises per year. Only 8% of otolaryngology residents had access to IDCRM training, as opposed to 66% of anesthesiology residents. Otolaryngology residents reported receiving an average of 0.3 hours per year of interdisciplinary training, as compared with 5.4 hours per year for pediatric emergency medicine residents. Ninety-six percent of residents desired more IDCRM training, with 95% reporting a preference for simulation-based training. DISCUSSION: Residents reported participating in crises managed by interdisciplinary teams. There is strong interest in IDCRM and crisis resource management training; however, it is not uniformly available across Canadian residency programs. Despite their pivotal role in managing critical emergencies such as acute airway obstruction, otolaryngology residents received the least training. IMPLICATION: IDCRM should be explicitly taught since it reflects reality and may positively affect patient outcomes.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».