Simulation-based education to improve management of refractory anaphylaxis in an allergy clinic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: High-fidelity simulations based on real-life clinical scenarios have frequently been used to improve patient care, knowledge and teamwork in the acute care setting. Still, they are seldom included in the allergy-immunology curriculum or continuous medical education. Our main goal was to assess if critical care simulations in allergy improved performance in the clinical setting. METHODS: Advanced anaphylaxis scenarios were designed by a panel of emergency, intensive care unit, anesthesiology and allergy-immunology specialists and then adapted for the adult allergy clinic setting. This simulation activity included a first part in the high-fidelity simulation-training laboratory and a second at the adult allergy clinic involving actors and a high-fidelity mannequin. Participants filled out a questionnaire, and qualitative interviews were performed with staff after they had managed cases of refractory anaphylaxis. RESULTS: Four nurses, seven allergy-immunology fellows and six allergy/immunologists underwent the simulation. Questionnaires showed a perceived improvement in aspects of crisis and anaphylaxis management. The in-situ simulation revealed gaps in the process, which were subsequently resolved. Qualitative interviews with participants revealed a more rapid and orderly response and improved confidence in their abilities and that of their colleagues to manage anaphylaxis. CONCLUSION: High-fidelity simulations can improve the management of anaphylaxis in the allergy clinic and team confidence. This activity was instrumental in reducing staff reluctance to perform high-risk challenges in the ambulatory setting, thus lifting a critical barrier for implementing oral immunotherapy at our adult center.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,005 | 0,001 |
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 ».