Impact of Critical Event Checklists on Anaesthetist Performance in Simulated Operating Theatre Emergencies
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Crises in the operating theatre during a paediatric case are rare with the incidence of anesthesia-related cardiac arrest in non-cardiac patients being 1.4/10,000. In order to address this, the Society for Pediatric Anesthesia (SPA) developed cognitive aids (CAs) in the form of Critical Event Checklists (SPA CECs). Several studies have demonstrated the benefit of CAs in improving performance of critical tasks. Despite the presence of CAs, individuals often do not use the aids consistently. The objective of our study was to investigate whether the presence of SPA CECs, and orientation to these tools, improve the performance of trainees during simulated critical events. Methods With local Research Ethics Board (REB) approval we used a randomized, 2 x 2 factorial design. The first randomization was the participant orientation to the SPA CECs (e-module vs. didactic). The second randomization assigned participants to complete the simulations with or without SPA CECs available. The simulations were videoed and rated by two raters using a scenario-specific checklist and global rating scale (GRS). Results We conducted 78 simulations. The SPA CEC was used in 17.9% of scenarios. The SPA CEC was used in 44.8% of diagnosis-based scenarios and only 2.0% of generic problem-based scenarios. Participants' performance was superior with the SPA CEC present (GRS mean 3 [SD 1.27]) than without the SPA CEC available (GRS mean 2.43 [SD 0.89]) (p = 0.048). Conclusion Overall, we showed that uptake of the SPA CECs is poor. We also demonstrated that when the SPA CECs are utilized, they enhance the performance of trainees in simulated operating room (OR) critical events.
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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 | 0,006 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».