Empowering senior medical residents as resuscitation team leaders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A code blue is a medical emergency indicating a patient requiring immediate attention with a systematic hospital wide response handled in a team based approach. In academic hospital settings, medical trainees are first responders to code blues. As first responders, a senior resident is required to assume the code blue leader role. AIM: This study explores what non-technical characteristics define a code blue leader to be a good leader? METHODS: The study took place at the Northern Ontario School of Medicine. A qualitative methodology was applied. Semi-structured interviews were conducted sequentially. RESULTS: Ten senior residents were interviewed using semi-structured interviews. Three distinct themes emerged, namely: individual factors, factors influencing team work and organization factors. Results confirm that residents lack confidence in leading code blue teams. This feeling is influenced by personal, team and situational factors. Residents lack training in non-technical skills and as a result feel they don't know how to lead a code blue team and feel they lack the necessary skills to work effectively in a code blue team, especially under pressure. CONCLUSIONS: These data suggest that the lack of devoted training to non-technical skills, influences resident confidence, comfort, preparedness and functioning of resuscitative teams. Northern Ontario School of Medicine University REB approved, file number 6,021,198.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,022 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».