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Enregistrement W4310458576 · doi:10.1213/ane.0000000000006283

Achieving Competency in Fiber-Optic Intubation Among Resident Physicians After Higher- Versus Lower-Fidelity Task Training: A Randomized Controlled Study

2022· article· en· W4310458576 sur OpenAlexaff
Martina Melvin, Naveed Siddiqui, Evan Wild, Matteo Parotto, Vsevolod Perelman, Kong Eric You-Ten

Notice bibliographique

RevueAnesthesia & Analgesia · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensToronto General HospitalMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTrainerChecklistIntubationRandomized controlled trialFidelityPhysical therapyAnesthesiaSurgeryComputer sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The high-fidelity ORSIM (Airway Simulation Ltd) and the low-fidelity wooden-block fiber-optic task trainers allow users to familiarize themselves with the psychomotor skills required to manipulate the fiber-optic scope. METHODS: This single-center study aimed to compare residents' performance of fiber-optic intubation after 2 different types of task training. Twenty-four residents with experience of <8 fiber-optic intubations were randomized to either the ORSIM or a wooden-block task trainer. In a single teaching session, the resident performed 20 fiber-optic intubations on their assigned task trainer. This implied simulator competence. In the 4 months after this training, all subjects then attempted to perform a fiber-optic intubation on an American Society of Anesthesiologists (ASA) I or II anesthetized patient whose airway was preoperatively assessed as normal. The primary outcome was the cumulative sum (CUSUM) learning curves obtained as the residents trained on their respective task trainers. Secondary outcomes included: the mean time (in seconds) to perform each of the 20 fiber-optic intubations on their assigned task trainer, the total simulator training time, global rating scale score, checklist score, and time to carina when performing fiber-optic intubation on the patient. RESULTS: The CUSUM analysis showed that the ORSIM group achieved simulator competence faster. The mean time to perform fiber-optic intubation was shorter in the ORSIM group. A 2-way analysis of variance (ANOVA) test suggests that the combined effect of group (wooden-block or ORSIM) and time is statistically significant ( P < .05).Total training time (mean, 899 s ± 440 s vs 1358 s ± 405 s; 95% confidence interval [CI], 100.46-818.54; P = .01) was also significantly better in the ORSIM group.No significant difference was found between the 2 groups ( P > 0) in terms of global rating scale, checklist score, and time to reach the carina ( P >.05) when performing the fiber-optic intubation on the patient. CONCLUSIONS: ORSIM showed superiority in terms of the CUSUM learning curve in reaching competence faster in fewer attempts. There was no statistically significant difference in residents' performance when translated to clinical practice on a patient. This information should assist course directors when choosing task trainers for fiber-optic intubation training programs.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,200
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,284 · 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'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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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