Implementation of a North American pediatric emergency medicine simulation curriculum using the virtual resuscitation room
Notice bibliographique
Résumé
Background: Simulation provides consistent opportunities for residents to practice high-stakes, low-frequency events such as pediatric resuscitations. To increase standardization across North American residency programs, the Emergency Medicine Resident Simulation Curriculum for Pediatrics (EM ReSCu Peds) was developed. However, access to high-quality simulation/pediatric expertise is not uniform. As the concurrent COVID-19 pandemic necessitated new virtual simulation methods, we adapted the Virtual Resus Room (VRR) to teach EM ReSCu Peds. VRR is an award-winning, low-resource, open-access distance telesimulation platform we hypothesize will be effective and scalable for teaching this curriculum. Methods: EM residents completed six VRR EM ReSCu Peds simulation cases and received immediate facilitator-led teledebriefing. Learners completed retrospective pre-post surveys after each case. Learners and facilitators completed end-of-day surveys. Primary outcomes were learning effectiveness measured by a composite of the Simulation Effectiveness in Teaching Modified (SET-M) tool and self-reported changes in learner comfort with case objectives. Secondary outcome was VRR scalability to teach EM ReSCu Peds using a composite outcome of net promoter scores (NPS), resource utilization, open-text feedback, and technical issues. Results: 0.71, 95% CI 0.67-0.76) overall effect size. SET-M responses indicated simulation effectiveness, particularly with debriefing. Ninety EM residents from three North American residency programs were taught by 59 pediatric faculty from six programs over 4 days-more than possible if simulations were conducted in person. Learners (39) and faculty (68) NPS were above software industry benchmarks (13). Minor, quickly resolved, technical issues were reported by 18% and 29% of learners and facilitators, respectively. Conclusions: Learners and facilitators report that the VRR is an effective and scalable platform to teach EM ReSCu Peds. This low-cost, accessible distance simulation intervention could increase equitable, global access to high-quality pediatric emergency education.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».