Adaptation of a Simulation Model and Checklist to Assess Pediatric Emergency Care Performance by Prehospital Teams
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Simulation tools to assess prehospital team performance and identify patient safety events are lacking. We adapted a simulation model and checklist tool of individual paramedic performance to assess prehospital team performance and tested interrater reliability. METHODS: We used a modified Delphi process to adapt 3 simulation cases (cardiopulmonary arrest, seizure, asthma) and checklist to add remote physician direction, target infants, and evaluate teams of 2 paramedics and 1 physician. Team performance was assessed with a checklist of steps scored as complete/incomplete by raters using direct observation or video review. The composite performance score was the percentage of completed steps. Interrater percent agreement was compared with the original tool. The tool was modified, and raters trained in iterative rounds until composite performance scoring agreement was 0.80 or greater (scale <0.20 = poor; 0.21-0.39 = fair, 0.40-0.59 = moderate; 0.60-0.79 = good; 0.80-1.00 = very good). RESULTS: We achieved very good interrater agreement for scoring composite performance in 2 rounds using 6 prehospital teams and 4 raters. The original 175 step tool was modified to 171 steps. Interrater percent agreement for the final modified tool approximated the original tool for the composite checklist (0.80 vs. 0.85), cardiopulmonary arrest (0.82 vs. 0.86), and asthma cases (0.80 vs. 0.77) but was lower for the seizure case (0.76 vs. 0.91). Most checklist items (137/171, 80%) had good-very good agreement. Among 34 items with fair-moderate agreement, 15 (44%) related to patient assessment, 9 (26%) equipment use, 6 (18%) medication delivery, and 4 (12%) cardiopulmonary resuscitation quality. CONCLUSIONS: The modified checklist has very good agreement for assessing composite prehospital team performance and can be used to test effects of patient safety interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».