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Enregistrement W3209426369 · doi:10.1093/pch/pxab061.035

44 It’s All About That Trach! Using a Modified Delphi Approach to Developing Pediatric Tracheostomy Teaching Tools

2021· article· en· W3209426369 sur OpenAlexaffabout
Prachi Shah, Tamizan Kherani, Elizabeth Hicks

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTracheal and airway disorders
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubspecialtyDelphi methodCurriculumMedicineNursingMedical educationHealth careDelphiCommunication skillsMedical emergencyPsychologyFamily medicineComputer sciencePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Primary Subject area Medical Education Background Pediatric tracheostomy care is intimidating; regular and emergency care are critical skills. Tracheostomy care training is vital for pediatric patients who have multiple people involved in their care and are fully dependent on their tracheostomy tubes for breathing. An Alberta team is developing an informational tool, the “Tracheostomy Journey”, to help families and health care providers understand and communicate clearly about pediatric tracheostomy. A needs assessment identified consistent, universal, multimodal teaching and communication tools for families, trainees, and hospital and home care providers as a primary need. Consistency in training will also improve communication between caregivers and families. Objectives The main objective of this study was to develop shareable pediatric tracheostomy care and management teaching materials for health care professionals and families. The goals of such information are to ensure checks and balances, provide universal, consistent and cohesive teaching content to all caregivers, set expectations, and promote effective communication. Design/Methods A modified Delphi approach provided structured development of training modules using existing diverse teaching materials. Participants were asked to focus on safe, consistent pediatric tracheostomy care. Two components were to: 1) Update and consolidate basic hospital discharge checklists for families; 2) Formalize current unstructured emergency training while building new resources to teach families, staff, and trainees through goal-oriented simulations. Results We consolidated 7 Home Care tracheostomy care checklists and developed 24 simulations to teach specific care skills, incorporating input from multiple stakeholders to consolidate and unify content. Participants included primary care and subspecialty physicians (Respirology, Otolaryngology, Pediatric and Neonatal Intensive Care), home care, nursing, respiratory therapy, trainees, and families. The teaching materials emphasize inclusive, acceptable skill and confidence-building as well as mastery. Each module includes a scenario, preceptor script, and debriefing materials. Scripting is designed for future video adaptation, to allow review. Pilot evaluation with trainees included knowledge and confidence assessment before and after training, after training specifically addressed the question: “Do they address the goal?”. Conclusion Training materials were developed by an expert team via a modified Delphi process and met the intended goals of being accessible, acceptable, inclusive, and effective at teaching and consolidating the skills of those involved in pediatric tracheostomy care. These tools are ready to employ and are anticipated to improve teaching and communication for families and trainees caring for children with tracheostomy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,068
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,062
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,361

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0680,062
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,237 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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