Developing and Testing a Protocol for Managing Cardiopulmonary Resuscitation of Patients with Suspected or Confirmed COVID-19: In Situ Simulation Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Resuscitating patients with suspected or confirmed COVID-19 imposes unique challenges to organizations and code blue teams. Studies that applied the American Heart Association (AHA) COVID-19-related Interim Resuscitation Guideline and similar European guidelines are scarce. OBJECTIVE: This study aimed to develop and test a cardiopulmonary resuscitation protocol based on the AHA COVID-19-related Interim Resuscitation Guideline. METHODS: The study was conducted as an in situ simulation in a medical intensive care unit. The COVID-19 cardiopulmonary resuscitation protocol was created and validated by 11 health care team members and tested using 4 simulation sessions where 46 code blue team members participated. During the simulation, we observed role clarity, the effectiveness of communication, team dynamics, infection control measures, and the availability of essential supplies and equipment. RESULTS: The main issues identified in each simulation session were debriefed to the code blue teams and used to further revise the protocol. These include the assignment of tasks, availability of equipment and supplies, and failure of communication between the in-room and out-of-room teams. Solutions included changes in the placement of team members and roles and responsibilities; the creation of an isolation code medication package, a respiratory therapy kit, and an isolation code blue bag; and the use of two-way radios and N-95 masks with eye goggles to enhance communication between the teams. CONCLUSIONS: This study shed light on the challenges to implement the AHA COVID-19-related Interim Resuscitation Guideline. The in situ simulation was an effective approach for rapid training, identifying unreliable equipment and ineffective and inefficient workflow, and managing the complexity of the physical environment.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».