Exposing medical students to various difficulty levels of simulated endotracheal intubations improves success rate: a randomised non-blinded trial
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Simulation training of endotracheal intubation (ETI) has proven to be an effective training tool. We used an adjustable airway mannequin that allows the achievement of various difficulty levels of laryngoscopy to train inexperienced medical students. The purpose of this study was to evaluate the effect of training using this novel airway mannequin on ETI success rates of medical students. Methods: This was a randomised non-blinded trial conducted at the Steinberg Centre for Simulation and Interactive Learning. Twenty recruited medical students were randomly allocated to two different training groups. During training, the mixed training group was asked to perform successful intubations in three levels of difficulty; the standard training group was asked to perform the same number of successful intubations in one level of difficulty. After training, all participants were asked to perform intubations using both the adjustable airway mannequin and a standard mannequin. Success rates and airway surface area visualised were compared between the two groups. Results: Students in the mixed training group had a significantly higher success rate both in the adjustable airway mannequin (p=0.01) and in the standard mannequin (p=0.02). Students in the mixed group had 51%, 59% and 47% significantly more visual area surface than students in the standard group during standard and difficult setup of the adjustable airway mannequin and the standard airway mannequin, respectively. Conclusions: The use of an adjustable airway mannequin to train medical students leads to superior ETI success rates and better glottis visualisation.
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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 | 0,009 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».