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Enregistrement W4286256939 · doi:10.1136/bmjopen-2021-059442

Is in situ simulation in emergency medicine safe? A scoping review

2022· review· en· W4286256939 sur OpenAlexafffund
Jennifer Truchot, Valérie Boucher, Winny Li, Guillaume Martel, Eva Jouhair, Éliane Raymond‐Dufresne, Andrew Petrosoniak, Marcel Émond

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of TorontoUniversité Laval
Organismes subventionnairesShandong First Medical UniversityCentre Hospitalier Universitaire de QuébecSociété Française de Médecine d'UrgenceUniversité Laval
Mots-clésMedicineContext (archaeology)MEDLINEEmergency departmentPatient safetyMedical emergencyEmergency medicineHealth careNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To provide an overview of the available evidence regarding the safety of in situ simulation (ISS) in the emergency department (ED). DESIGN: Scoping review. METHODS: Original articles published before March 2021 were included if they investigated the use of ISS in the field of emergency medicine. INFORMATION SOURCES: MEDLINE, EMBASE, Cochrane and Web of Science. RESULTS: A total of 4077 records were identified by our search strategy and 2476 abstracts were screened. One hundred and thirty full articles were reviewed and 81 full articles were included. Only 33 studies (40%) assessed safety-related issues, among which 11 chose a safety-related primary outcome. Latent safety threats (LSTs) assessment was conducted in 24 studies (30%) and the cancellation rate was described in 9 studies (11%). The possible negative impact of ISS on real ED patients was assessed in two studies (2.5%), through a questionnaire and not through patient outcomes. CONCLUSION: Most studies use ISS for systems-based or education-based applications. Patient safety during ISS is often evaluated in the context of identifying or mitigating LSTs and rarely on the potential impact and risks to patients simultaneously receiving care in the ED. Our scoping review identified knowledge gaps related to the safe conduct of ISS in the ED, which may warrant further investigation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,391
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0390,000

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 Opus0,533
Tête enseignante GPT0,641
Écart entre enseignants0,108 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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