Evaluation of non-technical skills using the Ottawa CRM GRS scalein high-fidelity settings in medical residents of critical care areas
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".