Virtual tabletop simulations for primary care pandemic preparedness and response
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The COVID-19 pandemic prompted widescale use of clinical simulations to improve procedures and practices. We outline our deployment of a virtual tabletop simulation (TTS) method in primary care (PC) clinics across Alberta, Canada. We summarise the quality and safety improvements from this method and report end users' perspectives on key elements. METHODS: Our virtual TTS used teleconferencing software alongside digital whiteboards to walk clinic stakeholders through patient scenarios. Participants reviewed and rehearsed their workflows and care practices. The goal was for staff to take ownership over gaps and codesigned solutions. After simulation sessions, follow-up interviews were conducted to collect feedback. RESULTS: These sessions helped PC staff identify and codesign solutions for clinical hazards and threats. These included the flow of patients through clinics, communications, redesignation of physical spaces, and adaptation of guidance for cleaning and personal protective equipment use. End users reported sessions provided neutral spaces to discuss practice changes and built confidence in delivering safe care during the pandemic. DISCUSSION: TTS has not been extensively deployed to improve clinical practice in outpatient environments. We show how virtual TTS can bridge gaps between knowledge and practice by offering a guided space to rehearse clinical changes. We show that virtual TTS can be used in multiple contexts to help identify hazards, improve safety and build confidence in professional teams adapting to rapid changes in both policies and practices. While our sessions were conducted in Alberta, our results suggest this method may be deployed in other contexts, including low-resource settings.
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.
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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle