Learning awake fiberoptic intubation: use of a computerized mannequin simulator teaching
Notice bibliographique
Résumé
Background: Nasotracheal intubation is the most common method used to ventilate patients for oral maxillofacial surgeries. Fiberoptic intubation (FOI) is an essential skill for a wide range of healthcare providers, including anesthesiologists and emergency medicine physicians. However, proper programs and facilities for intubation training are insufficient. Methods: In this single-center, prospective quality improvement study, we developed a computerized mannequin simulator teaching program to assist training healthcare providers. The program included an instructive where participants were introduced to FOI through instructive videos and handouts. Participants then practiced FOI through case studies with close guidance and timely feedback from facilitators. After the session, participants evaluated the helpfulness of the curriculum for their clinical practice. Results: The program was completed by 33 participants and 30 participants completed the survey. All participants (n=30) agreed that the simulation was realistic enough to engage in learning. Approximately 90% of participants (n=27) felt that the simulation exercise helped improve technical skills and all participants (n=30) agreed that the simulation exercise was clinically applicable. Seventy-seven percent of the participants felt that they would change their practice as a result of the course. Conclusions: Our program demonstrated initial success at improving anesthesia residents’ and Certified Registered Nurse Anesthetists (CRNAs)’ confidence level with FOI knowledge and skills. Further research is needed to prove the benefits of this teaching in real patients and optimize the program.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».