Preferred learning modalities and practice for critical skills: a global survey of paediatric emergency medicine clinicians
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe senior paediatric emergency clinician perspectives on the optimal frequency of and preferred modalities for practising critical paediatric procedures. METHODS: Multicentre multicountry cross-sectional survey of senior paediatric emergency clinicians working in 96 EDs affiliated with the Pediatric Emergency Research Network. RESULTS: 1332/2446 (54%) clinicians provided information on suggested frequency of practice and preferred learning modalities for 18 critical procedures. Yearly practice was recommended for six procedures (bag valve mask ventilation, cardiopulmonary resuscitation (CPR), endotracheal intubation, laryngeal mask airway insertion, defibrillation/direct current (DC) cardioversion and intraosseous needle insertion) by at least 80% of respondents. 16 procedures were recommended for yearly practice by at least 50% of respondents. Two procedures (venous cutdown and ED thoracotomy) had yearly practice recommended by <40% of respondents. Simulation was the preferred learning modality for CPR, bag valve mask ventilation, DC cardioversion and transcutaneous pacing. Practice in alternative clinical settings (eg, the operating room) was the preferred learning modality for endotracheal intubation and laryngeal mask insertion. Use of models/mannequins for isolated procedural training was the preferred learning modality for all other invasive procedures. Free-text responses suggested the utility of cadaver labs and animal labs for more invasive procedures (thoracotomy, intercostal catheter insertion, open surgical airways, venous cutdown and pericardiocentesis). CONCLUSIONS: Paediatric ED clinicians suggest that most paediatric critical procedures should be practised at least annually. The preferred learning modality depends on the skill practised; alternative clinical settings are thought to be most useful for standard airway manoeuvres, while simulation-based experiential learning is applicable for most other procedures.
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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 | 0,006 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 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 ».