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Enregistrement W154693738 · doi:10.1155/2013/148645

Development and Pretesting of an Electronic Learning Module to Train Health Care Professionals on the Use of the Pediatric Respiratory Assessment Measure to Assess Acute Asthma Severity

2013· article· en· W154693738 sur OpenAlexafffund
Anab Rebecca Lehr, Martha L. McKinney, Serge Gouin, Jean‐Guy Blais, Martin Pusic, Francine M. Ducharme

Notice bibliographique

RevueCanadian Respiratory Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesCentre Hospitalier Universitaire de Québec
Mots-clésMedicineAsthmaTest (biology)Physical therapyMEDLINERasch modelAuscultationHealth careFamily medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Severity-specific guidelines based on the Pediatric Respiratory Assessment Measure (PRAM), a validated clinical score, reduce pediatric asthma hospitalization rates. OBJECTIVE: To develop, pretest the educational value of and revise an electronic learning module to train health care professionals on the use of the PRAM. METHODS: The respiratory efforts of 32 children with acute asthma were videotaped and pulmonary auscultation was recorded. A pilot module, composed of a tutorial and 18 clinical cases, was developed in French and English. Health care professionals completed the module and provided feedback. The performance of participants, case quality and difficulty, and learning curve were assessed using the Rasch test; quantitative and qualitative feedback served to revise the module. RESULTS: Seventy-two participants (19 physicians, 22 nurses, four respiratory therapists and 27 health care trainees) with a balanced distribution across self-declared expertise (26% beginner, 35% competent and 39% expert) were included. The accuracy of experts was superior to beginners (OR 1.79, 1.15 and 2.79, respectively). Overall performance significantly improved between the first and latter half of cases (P<0.001). Participants assessed the module to be clear (96%), relevant (98%), realistic (94%) and useful (99%) to learn the PRAM. The qualitative⁄quantitative analysis led to the deletion of three cases, modification of remaining cases to further enhance quality and reordering within three levels of difficulty. DISCUSSION: Using rigorous educational methods, an electronic module was developed to teach health care professionals on use of the PRAM score. Using the back-translation technique, both French and English versions were developed and validated simultaneously. The pilot module comprised a tutorial and three case-scenario sections, and was tested on a target audience of physicians, nurses, respiratory therapists and medical trainees. CONCLUSION: The final electronic learning module met the clarity and quality requirements of a good teaching tool, with a demonstrated learning effect and high appreciation by health care professionals. Available in French and English, it is offered to facilitate implementation of PRAM-based acute pediatric asthma guidelines.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,292
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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