What is the impact of simulation‐based training for paediatric procedures on patient outcomes, cost and latent safety threats?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Simulation-based training (SBT) provides a safe space for medical trainees to experience realistic scenarios. SBT has been found to improve trainee performance in paediatric procedures. However, limited evidence exists regarding its effects on higher-level outcomes. This scoping review aims to identify studies that investigate the impact of SBT for procedural skills on T3 (patient outcomes) and T4 level outcomes (latent safety threats [LSTs], and hospital level costs) in paediatrics. METHODS: Full-text articles were included if they focused on medical trainees, used simulation training for paediatric procedures and reported T3/T4 level outcomes. Six databases were searched from January 2011 to September 2022. Search strategies were developed with the assistance of a librarian. Three independent reviewers performed pilot screenings before title/abstract and full-text screenings. A data extraction sheet was created to gather information on interventions, outcomes, research design, and other study characteristics. FINDINGS: After title/abstract screening of 4,076 sources, 50 were included for full-text review, with 15 articles selected for data extraction. Four were randomised control studies (RCTs), fourteen focused on T3 level outcomes including mortality rates, and one measured LSTs. There were no studies reporting cost-related data. Three of the studies focused on bag-and-mask ventilation, and eight mentioned the use of mannequins. DISCUSSION: We highlight the potential effectiveness of simulation-based training of paediatric procedural skills in improving patient outcomes, such as reduced mortality rates and incidence of illness/injury. CONCLUSION: Though the quality of research designs was low, researchers used different simulation modalities and outcome measures and showed a positive impact of SBT(e.g., decreased mortality rates).
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».