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Enregistrement W4399257316 · doi:10.1016/j.resplu.2024.100675

Cognitive aids used in simulated resuscitation: A systematic review

2024· review· en· W4399257316 sur OpenAlexaff
Sabine Nabecker, Kevin Nation, Elaine Gilfoyle, Cristian Abelairas‐Gómez, Elina Koota, Yiqun Lin, Robert Greif, Natalie Anderson, Farhan Bhanji, Jan Breckwoldt, Adam Cheng, Andrea Cortegiani, Aaron Donoghue, Kathryn Eastwood, Barbara Farquharson, Ming-Ju Hiseih, Ying‐Chih Ko, Kasper Glerup Lauridsen, Yiquin Lin, Andrew Lockey, Tasuku Mastsuyama, Alexander Olaussen, Taylor Sawyer, Sebastian Schnaubelt, Chih‐Wei Yang, Joyce Yeung

Notice bibliographique

RevueResuscitation Plus · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of CalgaryHospital for Sick ChildrenSinai Health SystemUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResuscitationCardiopulmonary resuscitationCognitionMedicinePsychologyIntensive care medicineEmergency medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To compare the effectiveness of cognitive aid use during resuscitation with no use of cognitive aids on cardiopulmonary resuscitation quality and performance. This systematic review followed the PICOST format. All randomised controlled trials and non-randomised studies evaluating cognitive aid use during (simulated) resuscitation were included in any setting. Unpublished studies were excluded. We did not include studies that reported cognitive aid use during training for resuscitation alone. Medline, Embase and Cochrane databases were searched from inception until July 2019 (updated August 2022, November 2023, and 23 April 2024). We did not search trial registries. Title and abstract screening, full-text screening, data extraction, risk of bias assessment (using RoB2 and ROBINS-I), and certainty of evidence (using GRADE) were performed by two researchers. PRISMA reporting standards were followed, and registration (PROSPERO CRD42020159162, version 19 July 2022) was performed. No funding has been obtained. The literature search identified 5029 citations. After removing 512 duplicates, reviewing the titles and abstracts of the remaining articles yielded 103 articles for full-text review. Hand-searching identified 3 more studies for full-text review. Of these, 29 studies were included in the final analysis. No clinical studies involving patients were identified. The review was limited to indirect evidence from simulation studies only. The results are presented in five different populations: healthcare professionals managing simulated resuscitations in neonates, children, adult advanced life support, and other emergencies; as well as lay providers managing resuscitations. Main outcomes were adherence to protocol or process, adherence to protocol or process assessed by performance score, CPR performance and retention, and feasibility of chatbot guidance. The risk of bias assessment ranged from low to high. Studies in neonatal, paediatric and adult life support delivered by healthcare professionals showed benefits of using cognitive aids, however, some studies evaluating resuscitations by lay providers reported undesirable effects. The performance of a meta-analysis was not possible due to significant methodological heterogeneity. The certainty of evidence was rated as moderate to very low due to serious indirectness, (very) serious risk of bias, serious inconsistency and (very) serious imprecision. Because of the very low certainty evidence from simulation studies, we suggest that cognitive aids should be used by healthcare professionals during resuscitation. In contrast, we do not suggest use of cognitive aids for lay providers, based on low certainty evidence.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,010
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,119
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,347 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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