Medical Simulation: The Least Advertised and Most Versatile Weapon in Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
"From America to Europe, world leaders declared war on coronavirus disease (COVID-19), an invisible, poorly understood enemy. Most countries and health-care providers were baffled by the rapid pace of the pandemic. The World Health Organization (WHO) declared the outbreak as a public health emergency of international concern on January 30th. Through simulation scenarios published the next day, it highlighted the need for being prepared and organized to march off into battle. Initial research focused on understanding the virus, testing drugs, and developing strategies. In this fight against the pandemic, a “new” medical weapon has emerged: medical simulation. Simulation is an agile, concrete, and mobile multi-tool (1), useful for learning in all domains (knowledge, skills, and behavior) (2). It may be used to safely train professionals in real-like conditions (3) at several levels. In times of crisis, simulation is an ideal medium to update and enhance competencies and adapt practices, particularly constantly evolving practices. At a team level, simulation helps to face complex clinical situations like cardiac arrest in an infected patient (4) or prone positioning for managing respiratory distress. The ability of simulation to promote teamwork is also decisive (5). At a department level, a simulation may optimize the patients and working flow within new constraints. At a personal level, simulation equips one with behaviors and skills for safely donning and doffing, as well as technical skills such as intubation with minimal aerosol exposure. Therefore, simulation in a COVID-19 context is akin to a “Swiss Army knife,” as it carries with it extreme utility and applies to several scenarios at hand. This weapon is loaded in simulation centers and its use adapted on sites (in situ). On the basis of the experience of two universities located in heavily affected areas (University of Lorraine, Nancy, France, and McGill University, Montréal, Canada), we describe here how this “Swiss Army knife” helped in adapting the answer to COVID-19 with two preferred complementary approaches: ex situ and in situ simulations, respectively."@eng
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».