Evaluation of non-technical skills using the Ottawa CRM GRS scalein high-fidelity settings in medical residents of critical care areas
Notice bibliographique
Résumé
Los eventos adversos médicos (EAM) son un problema global, especialmente en las áreas críticas, con los factores humanos (FH) contribuyendo hasta con el 50% de estos incidentes. Para mitigarlos, es fundamental dominar las habilidades no técnicas (HNT),que son las herramientas clave de los FH y son cruciales para garantizar la seguridad del paciente y mejorar el desempeño médico. Esta investigación propone evaluar las HNT mediante la escala de Ottawa CRM GRS en escenarios de alta fidelidad, llevando a cabo un estudio observacional, descriptivo, transversal en médicos residentes de áreas críticas de un hospital nivel III de Lima, Perú. Cada residente liderará un equipo conformado por5 confederados. Sus HNT serán evaluadas mediante la escala de Ottawa CRM GRS, en un escenario de alta fidelidad de reanimación cardiopulmonar en adultos. Los evaluadores serán médicos calificados con acreditación EuSim nivel 1. El análisis estadístico incluirá un análisis descriptivo con medidas de tendencia central acerca de las características dela población. Las diferencias entre las puntuaciones obtenidas en la escala de Ottawa CRM GRS se evaluarán con la prueba de T de Student, y la concordancia entre observadores con el coeficiente de correlación intraclase. Dado que no existen estudios locales que evalúen las HNT en médicos residentes de áreas críticas, esta investigación busca evaluar dichas competencias utilizando la escala de Ottawa GRS CRM en escenarios de alta fidelidad, con el objetivo de fortalecer la formación profesional, reducirlos EAM y fomentar una cultura de seguridad centrada en el paciente.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».