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Enregistrement W3009532020 · doi:10.1097/pcc.0000000000002275

Effect of a Cardiopulmonary Resuscitation Coach on Workload During Pediatric Cardiopulmonary Arrest: A Multicenter, Simulation-Based Study

2020· article· en· W3009532020 sur OpenAlexaff
Nancy M. Tofil, Adam Cheng, Yiqun Lin, Jennifer Davidson, Elizabeth A. Hunt, Jenny Chatfield, Laura MacKinnon, David Kessler

Notice bibliographique

RevuePediatric Critical Care Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCardiopulmonary resuscitationMedicineWorkloadResuscitationObservational studyEmergency medicineMedical emergencyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Optimal cardiopulmonary resuscitation can improve pediatric outcomes but rarely is cardiopulmonary resuscitation performed perfectly despite numerous iterations of Basic and Pediatric Advanced Life Support. Cardiac arrests resuscitation events are complex, often chaotic environments with significant mental and physical workload for team members, especially team leaders. Our primary objective was to determine the impact of a cardiopulmonary resuscitation coach on cardiopulmonary resuscitation provider workload during simulated pediatric cardiac arrest. DESIGN: Multicenter observational study. SETTING: Four pediatric simulation centers. SUBJECTS: Team leaders, cardiopulmonary resuscitation coach, and team members during an 18-minute pediatric resuscitation scenario. INTERVENTIONS: National Aeronautics and Space Administration-Task Load Index. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Forty-one teams (205 participants) were recruited with one team (five participants) excluded from analysis due to protocol violation. Demographic data revealed no significant differences between the groups in regard to age, experience, distribution of training (nurse, physician, and respiratory therapist). For most workload subscales, there were no significant differences between groups. However, cardiopulmonary resuscitation providers had a higher physical workload (89.3 vs 77.9; mean difference, -11.4; 95% CI, -17.6 to -5.1; p = 0.001) and a lower mental demand (40.6 vs 55.0; mean difference, 14.5; 95% CI, 4.0-24.9; p = 0.007) with a coach (intervention) than without (control). Both the team leader and coach had similarly high mental demand in the intervention group (75.0 vs 73.9; mean difference, 0.10; 95% CI, -0.88 to 1.09; p = 0.827). When comparing the cardiopulmonary resuscitation quality of providers with high workload (average score > 60) and low to medium workload (average score < 60), we found no significant difference between the two groups in percentage of guideline compliant cardiopulmonary resuscitation (42.5% vs 52.7%; mean difference, -10.2; 95% CI, -23.1 to 2.7; p = 0.118). CONCLUSIONS: The addition of a cardiopulmonary resuscitation coach increases physical workload and decreases mental workload of cardiopulmonary resuscitation providers. There was no change in team leader workload.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,345 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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