Impact of Unexpected Death in a Simulation Scenario on Skill Retention, Stress, and Emotions: A Simulation-Based Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The simulation of patient death remains controversial in simulation-based education. We investigated the effect of simulated patient death on learners' skill retention, stress levels, and emotions. Methods After ethics approval, we recruited residents at two Canadian universities. Participants were randomized to manage a simulated cardiac arrest ending with either the unexpected death (intervention group) or survival (control group) of the simulated patient (i.e., manikin). Three months later, all participants performed the same scenario but with the opposite outcome. Blinded video raters assessed participants' non-technical and technical crisis resource management (CRM) skills at both time points. Stress levels (represented by anxiety level, salivary cortisol concentration, and cognitive appraisal) and emotional valence were measured. Outcomes were analyzed using analysis of covariance (ANCOVA) or generalized estimating equations as appropriate. Results The analysis included 46 participants (intervention: n=24; control: n=22). Simulated death neither affected retention of non-technical CRM skills (mean retention Ottawa Global Rating Scale score in the death group [29.4, 95% CI: 27.0, 31.8] versus control group [29.4, 95% CI: 26.8, 32.0; p=0.87]) nor technical CRM skills (mean retention task-specific checklist score in the manikin death group [11.8, 95% CI: 10.5, 13.0] versus the control group [12.5, 95% CI: 11.3, 13.7; p=0.69]). The simulated death had negative effects on participants' anxiety levels, cognitive appraisal, and emotions. Conclusion Simulated patient death did not affect the retention of non-technical or technical CRM skills but led to greater levels of short-term anxiety, stress, and negative emotions among learners.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».