High-Fidelity Simulation-Based Education: Description of an Original Crisis Resource Management and Sedation Learning for Dental Surgeons
Notice bibliographique
Résumé
Dental surgery includes invasive procedures performed under sedation or monitored anesthesia care (MAC). It is associated with respiratory risks, resulting in death or neurological sequelae without prompt and appropriate management. Management of airway complications also implies mastering crisis resource management (CRM) principles, essentially non-technical skills to improve patient safety. In response to the need to enhance patient safety and to securely perform surgical procedures outside the operating room due to reduced surgical activity during the worldwide spread of the COVID-19 pandemic, we realized, in our simulation center, a course based on high fidelity simulation to teach procedural sedation and management of related complications. The simulation center accredited this educational program as a continuing professional development formation. The course includes technical skills practice, theoretical presentation, and mastering non-technical skills related to CRM principles. This brief report describes a relatively innovative teaching technique in dentistry, highlights its interest, and reports the subjective opinion of learners as to the pedagogical and professional impact of this training. A learner's satisfaction survey supports the utility of our sedation and CRM programs. A high degree of satisfaction and perceived value reflect robust learners' engagement. All medical specialties should encourage high-fidelity simulation continuing professional development courses that incorporate technical skills and crisis management principles.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».