A Predeployment Trauma Team Training Course Creates Confidence in Teamwork and Clinical Skills: A Post-Afghanistan Deployment Validation Study of Canadian Forces Healthcare Personnel
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The 10-day Intensive Trauma Team Training Course (ITTTC) was developed by the Canadian Forces (CFs) to teach teamwork and clinical trauma skills to military healthcare personnel before deploying to Afghanistan. This article attempts to validate the impact of the ITTTC by surveying participants postdeployment. METHODS: A survey consisting of Likert-type multiple-choice questions was created and sent to all previous ITTTC participants. The survey asked respondents to rate their confidence in applying teamwork skills and clinical skills learned in the ITTTC. It explored the relevancy of objectives and participants' prior familiarity with the objectives. The impact of different training modalities was also surveyed. RESULTS: The survey showed that on average 84.29% of participants were "confident" or "very confident" in applying teamwork skills to their subsequent clinical experience and 52.10% were "confident" or "very confident" in applying clinical knowledge and skills. On average 43.74% of participants were "familiar" or "very familiar" with the clinical topics before the course, indicating the importance of training these skills. Participants found that clinical shadowing was significantly less valuable in training clinical skills than either animal laboratory experience or experience in human patient simulators; 68.57% respondents thought that ITTTC was "important" or "very important" in their training. CONCLUSIONS: The ITTTC created lasting self-reported confidence in CFs healthcare personnel surveyed upon return from Afghanistan. This validates the importance of the course for the training of CFs healthcare personnel and supports the value of team training in other areas of trauma and medicine.
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 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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».