A Flipped Classroom Approach to Improving the Quality of Delirium Care Using an Interprofessional Train-the-Trainer Program
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Given the prevalence and morbidity associated with delirium, there is a need for effective and efficient institutional approaches to delirium training in health care settings. Novel education methods, specifically the "flipped classroom" (FC) and "train-the-trainer" (TTT), have the potential to address these delirium training gaps. This study evaluates the effect of a TTT FC interprofessional delirium training program on participants' perceived ability to manage delirium, delirium knowledge, and clinicians' delirium assessment behaviors. METHODS: FC Delirium TTT sessions were implemented in a large four-hospital network and consisted of presession online work and a 3-hour in-session component. The 156 TTT interprofessional participants who attended the sessions (ie, trainers) were expected to then deliver delirium training to their patient care units. Delirium care self-efficacy and knowledge test scores were measured before, after, and 6 months after the training session. Clinician delirium assessment rates were measured by chart audits before and 3 months after trainer's implementation of delirium training sessions. RESULTS: Delirium knowledge test scores (7.8 ± 1.6 versus 9.7 ± 1.2, P < .001) and delirium care self-efficacy were significantly higher immediately after the TTT session compared with those of presession and these differences remained significant at 6-month after the TTT session. Trainer sessions significantly improved clinician delirium assessment rates from 53% for pretraining to 66% for posttraining. DISCUSSION: Our data suggest that a TTT FC delirium training approach can improve participants' perceived delirium care skills and confidence, and delirium knowledge up to 6 months after the session. This approach provides a model for implementing hospitalwide delirium education that can change delirium assessment behavior while minimizing time and personnel requirements.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».