Uncovering success stories: how to resuscitate in situ simulation initiatives in Canadian emergency departments
Notice bibliographique
Résumé
In situ simulation (ISS) has long been recognized as a powerful tool for identifying latent safety threats, enhancing teamwork, and ultimately improving patient safety in Emergency Departments (EDs). However, the challenges of operationalizing ISS training in the current clinical environment in Canadian EDs have become increasingly evident. While many EDs face hurdles in implementing ISS, some teams have proven resilient and successful in their ISS endeavors. This study aims to determine which factors are associated with the successful maintenance of ISS programs within Canadian EDs. Using a positive deviance approach, we conducted a qualitative study of ED teams engaged in ISS projects, using interviews as a data collection tool. We recruited 14 healthcare providers who had participated in successful ISS initiatives in Canadian EDs. Participants highlighted the importance of engaging interprofessional stakeholders, flexibility from the simulation team, and buy-in from participants and colleagues as key factors contributing to the success of ISS programs. Challenges identified included lack of buy-in, space constraints, high patient volume and acuity, and staff shortages. Strategies for managing these challenges included scheduling simulations during less busy times and having alternative spaces for simulations. ISS was found to have a significant impact on patient safety, improving teamwork, crisis resource management, and overall patient care. These findings provide valuable insights for EDs looking to start or improve their ISS programs, emphasizing the importance of collaboration and adaptability in overcoming challenges to ensure the success of ISS initiatives.
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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 | 0,012 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,013 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».