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Enregistrement W2095051131 · doi:10.1186/1756-0500-6-251

Simulation-based learning combined with debriefing: trainers satisfaction with a new approach to training the trainers to teach neonatal resuscitation

2013· article· en· W2095051131 sur OpenAlexaff
Harish Amin, Khalid Aziz, Louis P. Halamek, Tanya Beran

Notice bibliographique

RevueBMC Research Notes · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensRoyal Alexandra HospitalAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDebriefingNeonatal resuscitationResuscitationTraining (meteorology)Simulation trainingMedicineMedical educationMedical emergencyEmergency medicineComputer scienceSimulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Prompt initiation of appropriate neonatal resuscitation skills is critical for the neonate experiencing difficulty transitioning to extra-uterine life. The use of simulation training is considered to be an indispensable tool to address these challenges. Research has yet to examine the effectiveness of simulation and debriefing for preparation of trainers to train others on the use of simulation and debriefing for neonatal resuscitation. This study determines the degree to which experienced NRP instructors or instructor trainers perceived simulation in combination with debriefing to be effective in preparing them to teach simulation to other health care professionals. METHODS: Participants' perceptions of knowledge, skills, and confidence gained following a neonatal resuscitation workshop (lectures; scenario development and enactment; video recording and playback; and debriefing) were determined using a pre-post test questionnaire design. Questionnaire scores were subjected to factor and reliability analyses as well as pre- and post-test comparisons. RESULTS: A total of 17 participants completed 2 questionnaires. Principal component extraction of 18 items on the pre-test questionnaire resulted in 5 factors: teamwork, ability to run a simulation, skills for simulation, recognizing cues for simulation and ability to debrief. Both questionnaire scores showed good reliability (α: 0.83 - 0.97) and factorial validity. Pre- and post-test comparisons showed significant improvements in participants' perceptions of their ability to: conduct (as an instructor) a simulation (p < .05, η² .47); participate in a simulation (p < .05, η² .45); recognize cues (p < .05, η² .35); and debrief (p < .05, η² .41). CONCLUSIONS: Simulation training increased participants' perceptions of their knowledge, skills, and confidence to train others in neonatal resuscitation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,212
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,213 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations29
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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