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Enregistrement W3021172915 · doi:10.1155/2020/1346051

Use of Cognitive Aids: Results from a National Survey among Anaesthesia Providers in France and Canada

2020· article· en· W3021172915 sur OpenAlexaffabout
Antonia Blanié, Matthieu Kurrek, Sophie Gorse, Dimitri Baudrier, Dan Benhamou

Notice bibliographique

RevueAnesthesiology Research and Practice · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDemographicsHuman immunodeficiency virus (HIV)CognitionGeneral anaesthesiaDemographyFamily medicinePediatricsAnesthesiaPsychiatrySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The use of cognitive aids (CAs) during critical events is thought to be useful. However, whether CAs are known and used by French and Canadian anaesthesia providers is not clear. METHODS: A survey was emailed to French and Canadian anaesthesia providers in 2017 through their respective national societies. It consisted of 23 questions about the participants' demographics and their knowledge, use, and impact of CAs. A second survey was sent to French simulation centres. RESULTS: 912 responses were recorded in France and 278 in Canada (overall response rate: 7% and 11%, respectively). Among the respondents, 700/899 in France (78%) versus 249/273 (91%) in Canada were familiar with the concept of cognitive dysfunction during a crisis and 501/893 (56%) in France versus 250/271 (92%) in Canada knew the concept of CAs. Amongst those respondents who knew about CAs, 189/492 (38%) in France versus 108/244 (44%) in Canada stated that they had already used a CA in real life and 225/493 (45%) in France versus 126/245 (51%) in Canada had received training in their use. Simulation was the principal modality for training in 150/225 (67%) of cases in France versus 47/126 (37%) in Canada. Among the 28/50 French simulation centres which responded (2018 January), 27 organised sessions in anaesthesia and 22 used CAs. CONCLUSION: CAs were better known in Canada than in France, but their actual use in real life was low in both countries. Simulation appears to play a potentially important role training anaesthesia providers in the use of CAs.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,056
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,667
Score d'incertitude au seuil0,952

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,254
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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