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Enregistrement W2501276106

Impact of interprofessional education on noninvasive ventilation in a tertiary neonatal intensive care unit.

2016· article· en· W2501276106 sur OpenAlexaff
Debra Paterson, Sandesh Shivananda, Salhab el Helou, Christoph Fusch, Amit Mukerji

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLikert scaleContext (archaeology)MedicineInterquartile rangeTertiary careIntensive care unitNursingFamily medicinePsychologyIntensive care medicineSurgery
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate the impact and effectiveness of an experiential interprofessional education workshop on noninvasive ventilation (NIV) in the setting of a neonatal intensive care unit. METHODS: In the present cross-sectional study, a full-day workshop, consisting of didactic and hands-on components, was developed to assess knowledge and perceptions, and to disseminate the latest evidence and practical aspects of NIV use. All health care professionals (HCPs) were asked to participate. Pre- and post-participation questionnaires and knowledge tests were used to assess the effectiveness of knowledge transfer, and to seek participants' reflections on the utility of the workshop. RESULTS: Among 214 participants, 206 (96%) and 195 (91%) completed the pre- and post-participation questionnaires, respectively. The majority agreed (14%) or strongly agreed (75%) that NIV education was important for their role. Participants scored their perceived comfort with NIV following the workshop highly (median 5 [interquartile range (IQR) 1]) on a five-point Likert scale and 96% would recommend it to a colleague. Median knowledge scores on NIV, assessed as percent correct responses, increased from 74% (IQR 16) to 86% (IQR 11) (P<0.05). CONCLUSIONS: A focused, context-specific workshop helped improve understanding and comfort among HCPs while reducing misconceptions about NIV. Further research to assess optimal delivery of NIV education and impact on patient outcomes is required.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,332 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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