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Enregistrement W3032925586 · doi:10.1002/aet2.10485

Integration of In Situ Simulation Into an Emergency Department Code Orange Exercise in a Tertiary Care Trauma Referral Center

2020· article· en· W3032925586 sur OpenAlexaffabout
Harrison Carmichael, George Mastoras, Caroline Nolan, Hung Tan, Jeffrey Tochkin, C. Poulin, Andrew Willmore, Glenn Posner

Notice bibliographique

RevueAEM Education and Training · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreparednessMedical emergencyMass CasualtyReferralMedicineTrauma centerNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Disaster-preparedness and response are a commonly overlooked aspect of hospital policy and can frequently be outdated and undertested. Simulation-based education has become a core education modality within Canadian medical training programs. We hypothesized that integrating in situ simulation (ISS) into a hospital-wide, mass-casualty response exercise would enhance realism and our ability to identify latent safety threats (LSTs). METHODS: Using ISS we created a simulated mass shooting scenario with 20 patients, played by actors in full moulage, presenting to a large tertiary care hospital over a 50-minute period. RESULTS: Integrating ISS into our exercise created a realistic experience for the participants involved and improved participant education, while imparting enough systemic stress to expose LSTs associated within patient care and hospital policy. CONCLUSION: Overall, ISS was successfully used and enhanced a large-scale test of our hospital's mass-casualty response plan.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,631
Score d'incertitude au seuil0,333

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,320 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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