In situ simulation for cardiopulmonary resuscitation training: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To evaluate the effectiveness of in situ simulation for cardiopulmonary resuscitation (CPR) training on clinical and educational outcomes. Methods: Randomised controlled trials (RCT) and non-randomised studies evaluating in situ simulation for cardiopulmonary resuscitation CPR training of healthcare workers in any setting compared to traditional training and reporting data on patients' survival, patients' outcomes, clinical performance and teamwork in actual or simulated resuscitation and resources needed were included. PubMed, Embase and Cochrane were searches from inception to October 28th 2024 (PROSPERO CRD42024521780). The assessment of risk of bias was done using RoB2 or ROBINS-I and the certainty of evidence was assessed by the GRADE approach. Meta-analysis was not possible due to significant heterogeneity in setting, interventions, control, and outcome definitions. The evidence was summarised according to the Synthesis Without Meta-Analysis (SwiM) reporting guidelines. No funding has been obtained. Results: From 1062 records, 10 articles were included after full-text review (4 RCTs, 6 non-randomised). The risk of bias was judged as high or some concerns for RCTs and critical or serious for non-randomised studies. The certainty of evidence was very low for all the evaluated outcomes mainly due to risk of bias, inconsistency and imprecision. Two non-randomised studies reported data on patient survival, while two other non-randomized studies provided data on the review outcome of 'patient outcomes', suggesting a potential benefit of in situ simulation or no difference. Four non-randomised studies reported improving or no difference in clinical performance in actual resuscitation. One study reported improved teamwork in actual resuscitation while another reported no difference. Most included studies reported improved clinical performance, teamwork and CPR skill in simulated resuscitation after in situ simulation training vs. traditional training. No study evaluated the resources needed. Conclusion: The heterogenous evidence suggests that in situ simulation should be considered as an option for CPR training. The certainty of evidence is very low and cost-benefit balance is uncertain due to lack of data about resource needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».