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Enregistrement W4402750888 · doi:10.1007/s00431-024-05781-3

Impact of in situ simulation training on quality of postnatal stabilization and resuscitation—a before-and-after, non-controlled quality improvement study

2024· article· en· W4402750888 sur OpenAlexaff
Lukas P. Mileder, Nariae Baik‐Schneditz, Jasmin Pansy, Bernhard Schwaberger, Wolfgang Raith, Alexander Avian, Georg M. Schmölzer, Peter Wöckinger, Gerhard Pichler, Berndt Urlesberger

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Pediatrics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensRoyal Alexandra HospitalNorthern Alberta Institute of TechnologyUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesMedizinische Universität GrazKarl-Franzens-Universität Graz
Mots-clésMedicineResuscitationQuality (philosophy)Quality managementEmergency medicineMedical emergencyIntensive care medicineOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to evaluate the impact of in situ simulation-based training on quality indicators of patient care at a level IV neonatal intensive care unit. A before-and-after, non-controlled quality improvement study was performed at the Division of Neonatology, Medical University of Graz. The educational intervention comprised a period of 4 months, with structured in situ simulation training delivered regularly for neonatal providers and nurses in interprofessional teams. The primary study outcome was the quality of non-technical skills and team interaction during actual postnatal stabilization and resuscitation. This was assessed using video recording during two 2-month observational phases before (pre-training) and after the educational intervention (post-training). Delivery room video recordings were assessed by two external, blinded neonatologists using the Anaesthetists' Non-Technical Skills (ANTS) score. Furthermore, we collected clinical patient data from video-recorded neonates during the pre- and post-training periods, and training participants' individual knowledge of neonatal resuscitation guidelines was assessed using a before- and after-questionnaire. A total of 48 healthcare professionals participated in 41 in situ simulation trainings. The level of non-technical skills and team interaction was already high in the pre-training period, and it did not further improve afterwards. Nonetheless, we observed a significant increase in the teamwork event "evaluation of plans" (0.5 [IQR 0.0-1.0] versus 1.0 [1.0-2.0], p = 0.049). Following the educational intervention, training participants' knowledge of neonatal resuscitation guidelines significantly improved, although there were no differences in secondary clinical outcome parameters. CONCLUSION: We have successfully implemented a neonatal in situ simulation training programme. The observed improvement in one teamwork event category in the post-training period demonstrates the effectiveness of the training curriculum, while also showing the potential of in situ simulation training for improving postnatal care and, ultimately, patient outcome. WHAT IS KNOWN: • In situ simulation-based training is conducted in the real healthcare environment, thus promoting experiential learning which is closely aligned with providers' actual work. • In situ simulation-based training may offer an additional benefit for patient outcomes in comparison to other instructional methodologies. WHAT IS NEW: • This observational study investigated translational patient outcomes in preterm neonates before and after delivery of high-frequency in situ simulation-based training at a level IV neonatal intensive care unit. • There was a significant increase in the frequency of one major teamwork event following the delivery of in situ simulation-based training, indicating a notable improvement in the non-technical skills domain, which is closely linked to actual team performance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,422

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,360 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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