Implications of long-term low-fidelity in situ simulation in acute care and association with a reduction in unexpected cardiac arrests: A retrospective research study
Notice bibliographique
Résumé
In situ simulation is a new tool for building teamwork during crisis. However, only a few studies have discussed the long-term effects of regular in situ simulations. To better understand these effects, this study retrospectively analyzed the effect of regular (twice a month over a four-year period) in situ simulations in the National Cheng Kung University Hospital acute care ward, which provides care for patients with acute illnesses and requires admission during an emergency room visit. The simulations were held in a real clinical environment using a low-fidelity mannequin and the trainees involved in the simulations were the medical staff of the acute care ward. In this study, we review the effects of such long-term simulations with respect to team performance based on the Ottawa global rating scale (GRS) and incidences of urgent intubation and unexpected cardiac arrest. Our results revealed that among the 84 simulations that were conducted during the study period, 42 could be categorized as "high performance" and the remaining 42 as "low performance" based on the team's Ottawa GRS. Further, the seniority of nurse leaders and exposure of nurses to repeated simulations did not have any effect on performance. However, although regular simulations did not have any effect on the number of urgent intubations, they caused a marked decrease in the number of unexpected cardiac arrests. The current study did not show that repeated, low-fidelity, regular in situ simulations improve team performance in simulations based on Ottawa GRS, but it was associated with a reduction in the unexpected cardiac arrest rate in the acute care ward. Our results support the use of in situ simulations in acute care wards as an educational tool for first-line caregivers.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».