Education and Training for the Rapid Response System: Courses or Bedside?
Notice bibliographique
Résumé
The first consensus conference on rapid response systems defined four main components namely, the afferent arm, (to identify the deteriorating patient and escalate care), the efferent arm (the responding team), a process improvement arm, and an administrative arm [1]. As a consequence, it is possible to assume that there are at least four different teams to educate and train in every established rapid response system [1]. Members of each of the four arms have different background and expectations. These teams need also to be able to integrate their knowledge in order to deliver an efficient patientcentred care. The evidence shows that there are different ways to structure a rapid response system to rescue deteriorating patients in the ward in hospitals around the world [1,2]. Moreover, the efferent arm responding to the calls needs to work efficiently engaging different health care professionals around the hospital. It is intuitive that there are no unique answers to the question “are courses better than bedside teaching?” There are multiple levels of education and training that should be offered. Knowledge must be also maintained, and this could be achieved using again either courses or bedside teaching. The goal of this manuscript is to identify the needs and the limitations of training and education provided to an established rapid response system. A structured rapid response system means a configuration reflecting the four arms defined by the experts during the first consensus conference [1]. Principles of adult learning will be presented in the context of education and training using both courses or bedside tutoring. Technology will be acknowledged given the enormous contribution that this has given to improve the activation rate and the performance of the rapid response system. Luckily, bedside teaching can be integrated with alternative solutions such as immersive learning, virtual reality and simulation This possibility is relevant in relation to time limitation during training and high costs of dedicated study time. This manuscript will explore solutions to face challenges based on rapid response systems specific needs.
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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 | 0,026 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».