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Enregistrement W4224242965 · doi:10.2196/34522

Understanding the Cognitive Demands, Skills, and Assessment Approaches for Endotracheal Intubation: Cognitive Task Analysis

2022· article· en· W4224242965 sur OpenAlexvenueno aff
Taylor Kunkes, Basiel Makled, Jack Norfleet, Steven D. Schwaitzberg, Lora Cavuoto

Notice bibliographique

RevueJMIR Perioperative Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAirway Management and Intubation Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Army Combat Capabilities Development Command Soldier Center
Mots-clésCompetence (human resources)CognitionTask (project management)Endotracheal intubationTask analysisWorkloadAirway managementTask managementMedical educationPsychologyMedicineComputer scienceIntubationEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Proper airway management is an essential skill for hospital personnel and rescue services to learn, as it is a priority for the care of patients who are critically ill. It is essential that providers be properly trained and competent in performing endotracheal intubation (ETI), a widely used technique for airway management. Several metrics have been created to measure competence in the ETI procedure. However, there is still a need to improve ETI training and evaluation, including a focus on collaborative research across medical specialties, to establish greater competence-based training and assessments. Training and evaluating ETI should also incorporate modern, evidence-based procedural training methodologies. OBJECTIVE: This study aims to use the cognitive task analysis (CTA) framework to identify the cognitive demands and skills needed to proficiently perform a task, elucidate differences between novice and expert performance, and provide an understanding of the workload associated with a task. The CTA framework was applied to ETI to capture a broad view of task and training requirements from the perspective of multiple medical specialties. METHODS: A CTA interview was developed based on previous research into the tasks and evaluation methods of ETI. A total of 6 experts from across multiple medical specialties were interviewed to capture the cognitive skills required to complete this task. Interviews were coded for main themes, subthemes in each category, and differences among specialties. These findings were compiled into a skills tree to identify the training needs and cognitive requirements of each task. RESULTS: The CTA revealed that consistency in equipment setup and planning, through talk or think-aloud methods, is critical to successfully mastering ETI. These factors allow the providers to avoid errors due to patient characteristics and environmental factors. Variation among specialties derived primarily from the environment in which ETI is performed, subsequent treatment plans, and available resources. Anesthesiology typically represented the most ideal cases with a large potential for training, whereas paramedics faced the greatest number of constraints based on the environment and available equipment. CONCLUSIONS: Although the skills tree cannot perfectly capture the complexity and detail of all potential cases, it provided insight into the nuanced skills and training techniques used to prepare novices for the variability they may find in practice. Importantly, the CTA identified ways in which challenges faced by novices may be overcome and how this training can be applied to future cases. By making these implicit skills and points of variation explicit, they can be better translated into teachable details. These findings are consistent with previous studies looking at developing improved assessment metrics for ETI and expanding upon their work by delving into methods of feedback and strategies to assist novices.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,138
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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