An Exploratory Study of Factors Influencing Resuscitation Skills Retention and Performance Among Health Providers
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Resuscitation and life support skills training comprises a significant proportion of continuing education programming for health professionals. The purpose of this study was to explore the perceptions and attitudes of certified resuscitation providers toward the retention of resuscitation skills, regular skills updating, and methods for enhancing retention. METHODS: A mixed-methods, explanatory study design was undertaken utilizing focus groups and an online survey-questionnaire of rural and urban health care providers. RESULTS: Rural providers reported less experience with real codes and lower abilities across a variety of resuscitation areas. Mock codes, practice with an instructor and a team, self-practice with a mannequin, and e-learning were popular methods for skills updating. Aspects of team performance that were felt to influence resuscitation performance included: discrepancies in skill levels, lack of communication, and team leaders not up to date on their skills. Confidence in resuscitation abilities was greatest after one had recently practiced or participated in an update or an effective debriefing session. Lowest confidence was reported when team members did not work well together, there was no clear leader of the resuscitation code, or if team members did not communicate. DISCUSSION: The study findings highlight the importance of access to update methods for improving providers' confidence and abilities, and the need for emphasis on teamwork training in resuscitation. An eclectic approach combining methods may be the best strategy for addressing the needs of health professionals across various clinical departments and geographic locales.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».