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Enregistrement W4210640491 · doi:10.3390/ejihpe12020008

High-Fidelity Simulation-Based Education: Description of an Original Crisis Resource Management and Sedation Learning for Dental Surgeons

2022· article· en· W4210640491 sur OpenAlexaff
Issam Tanoubi, Roger Perron, Marie‐Ève Bélanger, Mihai Georgescu, Arnaud Robitaille, Pierre Drolet

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Investigation in Health Psychology and Education · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccreditationSedationCrisis managementMedical educationMedicineProfessional developmentCurriculumResource (disambiguation)FidelityPatient safetyPsychologyEngineeringAnesthesiaComputer sciencePedagogyHealth carePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,328 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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