Using Low Dose, High Frequency Simulation to Improve Skill Retention Among Pediatric Intensive Care Registered Nurses
Notice bibliographique
Résumé
Background: The registered nurse (RN) and the respiratory therapist (RT) are integral parts of the care team in the PICU. The RTs are trained to become proficient in using a flow-inflating bag to provide bag-endotracheal tube (ETT) ventilation. The RN does not receive specialized training to adequately utilize the equipment. Methods: A low dose, high frequency (LDHF) randomized study was conducted with 39 RNs with less than 2 years of PICU experience. The RNs were informed of what the study involved and signed consent to participate. The study was IRB approved. RNs were randomized into three groups: control group A, intervention group B, and intervention group C. All participants were provided an educational handout with steps to manually ventilate a patient with an ETT. Group B participated in 2 LDHF simulation sessions utilizing a manikin within the first and third month following the initial skills assessment. Group C participated in 5 LDHF simulation sessions utilizing a manikin on a monthly basis. Each RN was rated on their ability to properly use the flow-inflating bag for ETT ventilation. The skill assessment was based on 9 components with a score of 1-5, 5 being proficient. The assessor was blind to the assigned groups and interventions. Primary components included rapid patient assessment, safety and infection prevention, adjusting flow and PEEP, monitoring end-tidal CO2 and oxygen saturations. Results: Group A had an initial score of 63% and a follow up score of 66%. Group B had a pre-intervention score of 60% and a post score of 76%. Group C had a pre-intervention score of 63% and a post score of 80%. A one-way ANOVA determined the results to be statistically significant (P < .05). Pre-study comfort level was evaluated, 68% of the 39 RNs reported they were uncomfortable using the flow inflating bag. Following the intervention 11% of the RNs remained uncomfortable. Approximately 30% reported neutrality before and after the study, and overall comfort level rose from 4% to 53%. Conclusions: Utilizing the LDHF simulation improved skill retention and comfort level. Continuing a culture of patient safety and interprofessional collaboration closed the gap for RNs between comfort and skill level. Education will be ongoing through skills lab with hands-on practice, interprofessional simulations with high-fidelity manikins, and accountability practices for continued patient safety.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».