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Enregistrement W4280518962 · doi:10.1007/s43678-022-00313-0

The impact of clinical result acquisition and interpretation on task performance during a simulated pediatric cardiac arrest: a multicentre observational study

2022· article· en· W4280518962 sur OpenAlexaff
Carol Rizkalla, Dailys García-Jordá, Adam Cheng, Jonathan P. Duff, Ronald Gottesman, Matthew J. Weiss, Deanna Koot, Elaine Gilfoyle

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Emergency Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of CalgaryMcGill UniversityUniversité LavalStollery Children's HospitalAlberta Children's Hospital
Organismes subventionnairesRoyal College of Surgeons in Ireland
Mots-clésMedicineObservational studyTask (project management)Interpretation (philosophy)Intensive care medicineEmergency medicineMedical emergencyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The acquisition and interpretation of clinical results during resuscitations is common; however, this can delay critical clinical tasks, resulting in increased morbidity and mortality. This study aims to determine the impact of clinical result acquisition and interpretation by the team leader on critical task completion during simulated pediatric cardiac arrest before and after team training. METHODS: This is a secondary data analysis of video-recorded simulated resuscitation scenarios conducted during Teams4Kids (T4K) study (June 2011-January 2015); scenarios included cardiac arrest before and after team training. The scenario included either a scripted paper or a phone call delivery of results concurrently with a clinical transition to pulseless ventricular tachycardia. Descriptive statistics and non-parametric tests were used to compare team performance before and after training. RESULTS: Performance from 40 teams was analyzed. Although the time taken to initiate CPR and defibrillation varied depending on the type of interruption and whether the scenario was before or after team training, these findings were not significantly associated with the leader's behaviour [Kruskal-Wallis test (p > 0.05)]. An exact McNemar's test determined no statistically significant difference in the proportion of leaders involved or not in interpreting results between and after the training (exact p value = 0.096). CONCLUSIONS: Team training was successful in reducing time to perform key clinical tasks. Although team training modified the way leaders behaved toward the results, this behaviour change did not impact the time taken to start CPR or defibrillate. Further understanding the elements that influence time to critical clinical tasks provides guidance in designing future simulated educational activities, subsequently improving clinical team performance and patient outcomes.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,166
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,298 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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