Implementation and Effectiveness of Crew Resource Management in the Medical Sector
Notice bibliographique
Résumé
Crew Resource Management (CRM) is a simulation-based team training that strives to reduce human errors in emergencies and to increase patient safety by improving nontechnical skills. This qualitative study examines the current implementation and effectiveness of medical CRM training in German-speaking countries (Germany and Switzerland). Data was collected through interviews with 20 experts who conduct CRM training in various disciplines and application contexts. The material was analyzed first, using qualitative content analysis, and second, a frequency analysis was conducted. In order to ensure inter-rater reliability, Cohen's kappa was calculated. The results are consistent with research and showed that CRM in German-speaking countries is mainly based on the same principles, and training is conducted similarly. However, CRM is not widespread yet and requires consistent standards. Improvement in behavior in everyday professional life after training sessions have been observed, but no clear evidence of effectiveness on the outcome of the training has been provided to this point. Utilizing this study, German-speaking CRM applicants can compare their training implementation with that of the presented sample. This study is the first to assess the current implementation and effectiveness of CRM in German-speaking countries from the perspective of different disciplines and professions in the medical sector.
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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 | 0,000 | 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 ».