Risks management and quality of care in cardiac surgery. Implementation and assessment of learning curriculum based on in vivo simulation.
Notice bibliographique
Résumé
La qualité et la gestion des risques sont devenus, au cours de la dernière décennie, les enjeux principaux au sein des démarches d'amélioration des soins au sein des pratiques médicales et paramédicales.L'enseignement doit constituer un socle solide sur lequel viendront s'échafauder ces différentes démarches. Dans le domaine de la santé, la simulation s'impose comme l'un des outils les plus performants contribuant à l'amélioration des pratiques de soin. Notre travail concerne plus particulièrement le secteur très spécialisé que représente la chirurgie cardiaque. Il propose un modèle d'enseignement basé sur la simulation à partir d'un modèle animal vivant.Après une première étape visant à concevoir l'outil de simulation et sa pertinence, deux modèles de formation ; initiale et continue, sont proposés et évalués.Dans la perspective d'améliorer la qualité et la gestion des risques en France, une comparaison avec les démarches déjà instaurées à l'étranger, et notamment au Canada, est proposée.Enfin, l'École de la CEC vient illustrer ce que pourrait être, en France, un exemple de formation initiale et continue basé sur la simulation et dédié aux professions médicales et paramédicales dans le domaine de la chirurgie cardiaque.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».