Teaching airway teachers: a post-course quantitative and qualitative survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Airway management is a crucial skill for many clinicians. Besides mastering the technical skills of establishing a patent airway, human factors including leadership and team collaboration are essential. Teaching these human factors is often challenging for instructors who lack dedicated training. Therefore, the European Airway Management Society (EAMS) developed the Teach-the-Airway-Teacher (TAT) course. METHODS: This online post-course survey of TAT-course participants 2013-2021 investigated the impact of the TAT-course and the status of airway management teaching in Europe. Twenty-eight questions e-mailed to participants (using SurveyMonkey) assessed the courses' strengths and possible improvements. It covered participants' and workplace details; after TAT-course considerations; and specifics of local airway teaching. Data were assessed using Excel and R. RESULTS: Fifty-six percent (119/213) of TAT-participants answered the survey. Most were anaesthetists (84%), working in university level hospitals (76%). Seventy-five percent changed their airway teaching in some way, but 20% changed it entirely. The major identified limitation to airway teaching in their departments was "lack of dedicated resources" (63%), and the most important educational topic was "Teaching non-technical skills" (70%). "Lecturing " was considered less important (37%). Most surveyed anaesthesia departments lack a standardized airway teaching rotation. Twenty-one percent of TAT-participants rated their departmental level of airway teaching overall as inadequate. CONCLUSIONS: This survey shows that the TAT-course purpose was successfully fulfilled, as most TAT-course participants changed their airway teaching approach and did obtain the EAMS-certificate. The feedback provided will guide future TAT-course improvements to advance and promote a comprehensive approach to teaching airway management.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».