A simulation-based intervention teaching seizure management to caregivers: A randomized controlled pilot study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine the effect of simulation-based seizure management teaching on improving caregiver competence and reported confidence with managing seizures. The authors hypothesized that simulation-based education would lead to a higher level of demonstrated competence and reported confidence in family members and caregivers. Simulation has not been previously studied in this context. METHODS: A two-group pre- and post-test experimental research design involving a total of 61 caregivers was used. The intervention was a simulation-based seizure curriculum delivered as a supplement to traditional seizure discharge teaching. Caregiver performance was analyzed using a seizure management checklist. Caregivers' perception of self-efficacy was captured using a self-efficacy questionnaire. RESULTS: Caregivers in the experimental group achieved significantly higher postintervention performance scores than caregivers in the control group in both premedication and postmedication seizure management (P<0.01). Additionally, they achieved significantly higher scores on the self-efficacy questionnaire including items reflecting confidence managing the seizure at home (P<0.05). CONCLUSION: Caregivers receiving the supplemental simulation-based curriculum achieved significantly higher levels of competence and reported confidence, supporting a positive relationship between simulation-based seizure discharge education, and caregiver competence and confidence in managing seizures. Simulation sessions provided insight into caregiver knowledge but, more importantly, insight into the caregiver's ability to apply knowledge under stressful conditions, allowing tailoring of curriculum to meet individual needs. These findings may have applications and relevance for management of other acute or chronic medical conditions.
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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 | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».