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Enregistrement W4400391155 · doi:10.52609/jmlph.v4i3.133

A Systematic Review of the Efficacy of Full-Scale Simulation Exercises in Enhancing Hospital Disaster Preparedness

2024· review· en· W4400391155 sur OpenAlexvenueno aff
Jameel Abualenain, Raghad Alhajaji, Loui Alsulimani

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Medicine Law & Public Health · 2024
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreparednessEmergency managementScale (ratio)Systematic reviewObservational studyDebriefingComputer scienceMedicineMedical educationMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: A full-scale simulation exercise is a comprehensive drill designed to replicate a real-world emergency scenario, thereby identifying the strengths and weaknesses in current practices. The overarching goal is to enhance healthcare system resilience through improved protocols, as highlighted in this systematic review tailored for researchers. The study aims specifically to assess the impact of full-scale simulations on enhancing hospital disaster plans. Methodology: Following PRISMA guidelines, this systematic review investigates the impact of full-scale simulation exercises on hospital disaster preparedness. The focus was on hospital staff involved in disaster and emergency preparedness training. The primary intervention was the execution of full-scale simulation exercises, and our research included various study designs, including randomised controlled trials and observational study designs. A comprehensive electronic database search was conducted, spanning PubMed, Scopus, Web of Science, and the Cochrane Central Register of Controlled Trials, from inception until October 9, 2023. The risk of bias was assessed using NIH tools. Results: The literature search yielded 2398 results, with 28 publications finally included in the systematic review. Summarising a broad range of disaster preparedness simulation exercises with a specific focus on full-scale simulation (FSS), the studies consistently demonstrated a positive impact on participants' skills, as well as identifying safety issues in hospital settings. Moreover, they revealed that simulations effectively addressed crucial areas for improvement in disaster response, including communication breakdowns, equipment deficiencies, and flaws in emergency plans. The studies utilised a multidimensional approach to evaluation metrics, encompassing non-technical skills, communication, teamwork, decision-making, and operational readiness. The exercises varied in duration from 30 minutes to multi-day simulations, covering a diverse range of disaster scenarios, such as mass casualties, viral epidemics, large aviation accidents, and terrorist attacks. Conclusion: Full-scale simulation exercises are a preparatory learning tool to test facility and staff readiness for complex emergencies. This systematic review focused on the different exercise scenarios used to address critical aspects of disaster response such as communication breakdowns, equipment deficiencies, and flaws in emergency plans. The scenarios and their duration were varied, and involved a multidimensional approach to evaluation. Such exercises enhance critical thinking and problem-solving skills, increase familiarity with potential emergencies, and build confidence in making judgments in real-world situations. In our opinion, there is a need for further programs that align simulation exercises with community resources for better preparedness in the face of public health disasters.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,068
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,068
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,010
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,095
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,384 · 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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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