The Effect of Simulation Training in Anesthesia on Student Operational Performance and Patient Safety
Notice bibliographique
Résumé
A veterinary anesthesia simulated environment (VASE) with clinical scenarios has been integrated into the pre-clinical curriculum at Midwestern University College of Veterinary Medicine to simulate anesthesia of a live patient within a surgical suite. Although this modality was shown to significantly improve veterinary students' perceived preparedness to perform anesthesia on live patients, whether this would improve anesthesia competency in the actual clinical environment, described as operational performance, remained unclear. Our goal was to examine the relationship between anesthesia simulation training and student anesthesia operational performance. Anesthesia operational performance assessment of students was determined by quantifying critical event occurrences that negatively impacted patient safety during the anesthesia of 287 patients during students' initial surgical experience in 2015 and 2016. The relationship between total numbers of critical incidents to students having anesthesia simulation training was determined through evaluation of anesthesia records from 2015 and 2016, where students did not have anesthesia simulation training or they had pre-clinical training, respectively. Results showed a significant relationship between simulation training and critical incident occurrence, with a critical incident more likely to occur during patient anesthesia for students who did not experience pre-clinical anesthesia simulation training. Of the total critical incidents that occurred in the two-year study, 88% were in patients anesthetized by students who did not have simulation training. Our findings suggest that students who were given the opportunity to participate in anesthesia-focused simulations before a live-animal anesthesia encounter demonstrated significant improvements in anesthesia operational performance and improved patient safety.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».