Effects of different types of feedback on cardiopulmonary resuscitation skills among nursing students–a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Background: During the last 20 years there have been different approaches to teaching nurse students cardiopulmonary resuscitation (CPR). Receiving CPR with compressions of adequate depth and frequency, and ventilations of adequate volume improves the chance of survival. The aim of this study was to evaluate effects of different types of feedback on CPR skills among nursing students. Methods: A pilot study with an explorative approach including 30 nurse students. Students was randomized in three groups; 1) instructor-led training followed by self-training without feedback, 2) self-training with visual graphic feedback, and 3) self-training with voice advisory manikin (VAM). Outcomes were correct compression deep, frequency, hand position and release, and correct ventilation volume and flow. If performance was correct to 70%, students were considered to have reached approved level. The students also answered questions about theoretical knowledge about CPR. Results: In technical skills, group 2 had significant higher level of correct ventilation volume compared with the other group. Both group 1 and 3 did not reach the level of 70% correct performance. Group 1 and 2 had significant higher level of correct deep of compressions compared with group 3 which did not reach the 70% level. There was no difference in performance between groups in other parameters. Conclusion: This pilot study suggests that visual graphic feedback is promising and seemed to be more effective than self-training with voice advisory manikin and instructor-led training with followed self-training without feedback.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».