Videoconferencing can be used to assess neonatal resuscitation skills
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the hypothesis that an instructor in a remote site can accurately assess the practical skills of a provider performing a simulated neonatal resuscitation (megacode) using videoconferencing. METHODS: Using volunteer NRP providers and instructors, two local telemedicine sites were linked using six telephone lines. Camera angles, sound settings and equipment placement were optimized. Instructors tested providers at the other site. Instructors recorded their observations on checklists based on those of the Neonatal Resuscitation Program (NRP), and all participants completed feedback forms and gave verbal feedback. Based on the results of the pilot study, the protocol and recording tools were developed, and providers at a rural centre were tested. Tests were carried out with local and remote instructors. Observations of local and remote instructors were collected independently, and compared. Opinions of providers were also collected. RESULTS: Observations of the local and remote instructors on the performances of the providers were consistent; 15 of 18 megacodes reached the required standard. Six telephone lines were required for transmission without noticeable delay in sound transmission. Viewing quality was sufficient for remote instructors to provide feedback on ventilation technique. Providers indicated that videoconferencing did not interfere with their performance and would willingly repeat the experience. Cronbach's alpha for assessment of the technical features was 0.80 or greater for all groups. CONCLUSIONS: Videoconferencing can be used to test resuscitation providers in remote centres. It can enhance neonatal resuscitation education in areas where experienced instructors are in short supply.
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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 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».