Standardising Simulation‐Based Obstetric Emergency Training: A Delphi Consensus Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop standardised Objective Structured Assessment of Technical Skills (OSATS) forms for major obstetric emergencies, thereby improving the quality and consistency of obstetric simulation training. DESIGN AND SETTING: A panel of national experts with extensive experience in teaching Gynaecology and Obstetrics, simulation training, and the clinical management of labour complications and peripartum emergencies. POPULATION AND METHODS: A Delphi process with four iterative rounds was conducted to create, evaluate, revise, and finalise OSATS checklists for 11 obstetric emergencies. Each OSATS form was rated using a Likert scale (0-9), refined according to expert feedback, and validated through structured discussions. MAIN OUTCOME MEASURES: The creation and approval of OSATS forms for shoulder dystocia, vacuum delivery, assisted breech delivery, third- and fourth-degree laceration repair, external cephalic version, abnormal CTG management, postpartum haemorrhage, non-cephalic second twin delivery, reverse breech extraction at caesarean section, maternal collapse and forceps application. RESULTS: Consensus was achieved for all emergencies with good to excellent ratings: shoulder dystocia (82%), external cephalic version (94%), vacuum delivery (75%), abnormal CTG management (42%), postpartum haemorrhage (96%), reverse breech extraction (72%), maternal collapse (94%), forceps application (76%), non-cephalic second twin delivery (96%), assisted breech delivery (94%) and third- and fourth-degree laceration repair (82%). CONCLUSION: The Delphi study successfully developed consensus-based OSATS forms, addressing the need for standardised assessments in obstetric simulation training. These tools enhance training quality, identify skill gaps and improve clinical preparedness. This study was supported by AGUI (Associazione Ginecologi Universitari Italiani).
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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 | 0,277 | 0,208 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».