The perceived workload of first-line healthcare professionals during neonatal resuscitation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Neonatal resuscitation is stressful for healthcare professionals as measured using the National Aeronautics and Space Administration-Task Load Index (NASA-TLX). Little is known regarding the perceived workload and associated factors among healthcare professionals including medical doctors (MDs) and nurses/midwives who have differences in training and experiences. We aimed to characterize and compare the perceived workload between MDs and nurses/midwives who provided neonatal resuscitation. Methods: In a prospectively designed, cellphone-based surveillance, perceived workload and stress of MDs and nurses/midwives during neonatal resuscitation was evaluated using a modified multi-dimensional NASA-TLX survey in three tertiary Neonatal Intensive Care Units in China. The NASA-TLX data on mental, physical, temporal demand, performance, effort, and frustration were independently rated by participants and collated to a composite score of all dimensions. Demographics of participants and deliveries were also collected for statistical analyses using univariate comparison and multiple linear regression. Results: From 410 valid surveys (187 (46%) MDs; 223 (54%) nurses/midwives), significant differences were noted between MDs and nurses/midwives including working years and dimensional and overall NASA-TLX scores. While MDs had lower overall NASA-TLX scores than nurses, their scores were inversely related with simulation-based training. More team members presence during resuscitation was associated with higher NASA-TLX scores. Other independent factors associated with NASA-TLX scores included gestational age, Apgar score at 1 min, year of practice for MDs and all resuscitation questions asked by nurses/midwives. Conclusions: MDs and nurses/midwives attending deliveries had different perceptions in workload and stress which could be lowered from simulation-based training in neonatal resuscitation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle