A Newly Developed Interprofessional <i>In-Situ</i> Simulation-Based Training for Airway Management of COVID-19 Patients: Identification of Challenges and Safety Gaps, and Assessment of the Participants’ Reaction
Notice bibliographique
Résumé
Background: simulation (ISS) airway management training in confirmed or suspected COVID-19 patients for emergency and anesthesiology staff, evaluated participants' reactions, and identified perceived challenges. Methods: We used a cross-sectional study design incorporating a quantitative questionnaire to describe participants' reaction to the ISS and a qualitative group interview using the plus-delta debriefing modality to explore participants' challenges in acquiring the knowledge and skills required for each learning objective. Data were analyzed using descriptive statistics and deductive content analysis. Results: Two hundred and ninety-nine healthcare providers participated in 62 ISS training sessions. Over 90% of our study participants agreed or strongly agreed that: they understood the learning objectives; the training material appropriately challenged them; the course content was relevant, easy to navigate, and essential; the facilitators' knowledge, teaching, and style were appropriate; the simulation facilities were suitable; and they had ample opportunities to practice the learned skills. The main challenges identified were anticipating difficult airways, preparing intubation equipment, minimizing the number of personnel inside the room, adhering to the proper doffing sequence, preparing needed equipment outside the intubation room, speaking up, and ensuring closed-loop communication. Conclusion: The newly developed ISS training was feasible for busy healthcare practitioners to safely perform airway management procedures for suspected or confirmed COVID-19 patients without affecting bedside care. Anticipation of difficult airways and speaking up were the most frequent challenges identified across all specialties in this study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».