Development and Evaluation of a Virtual Research Environment to Improve Quality of Care in Overcrowded Emergency Departments: Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite a wide range of literature on emergency department (ED) overcrowding, scientific knowledge on emergency physicians' cognitive processes coping with overcrowding is limited. OBJECTIVE: This study aimed to develop and evaluate a virtual research environment that will allow us to study the effect of physicians' strategies and behaviors on quality of care in the context of ED overcrowding. METHODS: A simulation-based observational study was conducted over two stages: the development of a simulation model and its evaluation. A research environment in emergency medicine combining virtual reality and simulated patients was designed and developed. Afterwards, 12 emergency physicians took part in simulation scenarios and had to manage 13 patients during a 2-hour period. The study outcome was the authenticity of the environment through realism, consistency, and mastering. The realism was the resemblance perceived by the participants between virtual and real ED. The consistency of the scenario and the participants' mastering of the environment was expected for 90% (12/13) of the participants. RESULTS: The virtual ED was considered realistic with no significant difference from the real world with respect to facilities and resources, except for the length of time of procedures that was perceived to be shorter. A total of 100% (13/13) of participants deemed that patient information, decision making, and managing patient flow were similar to real clinical practice. The virtual environment was well-mastered by all participants over the course of the scenarios. CONCLUSIONS: The new simulation tool, Virtual Research Environment in Emergency Medicine, has been successfully designed and developed. It has been assessed as perfectly authentic by emergency physicians compared with real EDs and thus offers another way to study human factors, quality of care, and patient safety in the context of ED overcrowding.
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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 | 0,000 | 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 ».