Effect of simulation‐based team training in airway management: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Major complications associated with airway management are rare but often have serious consequences. Complications frequently result from failures in communication and teamwork. We performed a systematic review on the effect of simulation-based team training on patient outcomes, healthcare professionals' clinical performance and preparedness for airway management. We included studies with simulation-based team training in airway management as the educational intervention, using any comparator, outcome and design. Two authors independently selected articles and assessed risk of bias using the Medical Education Research Study Quality Instrument and Newcastle-Ottawa Scale-Education. We screened 1248 titles and evaluated 116 full-text articles. Twenty-two studies were included. The Kirkpatrick model for evaluation of training was used to organise outcomes. Four studies reported patient-centred outcomes (Kirkpatrick level 4), and three studies' outcomes related to healthcare professionals' clinical performance (Kirkpatrick level 3). The results were ambiguous and the studies had significant methodological limitations, making it difficult to draw conclusions on the effect of simulation-based team training. To describe preparedness for airway management, we used outcomes related to participants' attitudes or perceptions and outcomes related to knowledge or skills demonstrated in a test setting (Kirkpatrick level 2). Most studies reporting these outcomes were in favour of simulation-based team training, but were prone to bias. We consider the current evidence to be weak and recommend that future research should be based on randomised study designs and patient-centred outcomes.
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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 | 0,012 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».