Does video feedback analysis improve CPR performance in phase 5 medical students?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of simulation in medical education is increasing, with students taught and assessed using simulated patients and manikins. Medical students at Queen's University of Belfast are taught advanced life support cardiopulmonary resuscitation as part of the undergraduate curriculum. Teaching and feedback in these skills have been developed in Queen's University with high-fidelity manikins. This study aimed to evaluate the effectiveness of video compared to verbal feedback in assessment of student cardiopulmonary resuscitation performance. METHODS: Final year students participated in this study using a high-fidelity manikin, in the Clinical Skills Centre, Queen's University Belfast. Cohort A received verbal feedback only on their performance and cohort B received video feedback only. Video analysis using 'StudioCode' software was distributed to students. Each group returned for a second scenario and evaluation 4 weeks later. An assessment tool was created for performance assessment, which included individual skill and global score evaluation. RESULTS: One hundred thirty eight final year medical students completed the study. 62 % were female and the mean age was 23.9 years. Students having video feedback had significantly greater improvement in overall scores compared to those receiving verbal feedback (p = 0.006, 95 % CI: 2.8-15.8). Individual skills, including ventilation quality and global score were significantly better with video feedback (p = 0.002 and p < 0.001, respectively) when compared with cohort A. There was a positive change in overall score for cohort B from session one to session two (p < 0.001, 95 % CI: 6.3-15.8) indicating video feedback significantly benefited skill retention. In addition, using video feedback showed a significant improvement in the global score (p < 0.001, 95 % CI: 3.3-7.2) and drug administration timing (p = 0.004, 95 % CI: 0.7-3.8) of cohort B participants, from session one to session two. CONCLUSIONS: There is increased use of simulation in medicine but a paucity of published data comparing feedback methods in cardiopulmonary resuscitation training. Our study shows the use of video feedback when teaching cardiopulmonary resuscitation is more effective than verbal feedback, and enhances skill retention. This is one of the first studies to demonstrate the benefit of video feedback in cardiopulmonary resuscitation teaching.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».