Large-Scale Disaster Simulations: Advancing Pediatric Disaster Preparedness and Safety through Whole-Hospital, Inter-Professional Learning
Notice bibliographique
Résumé
Study/Objective: Test a model that was developed to compare PC screen-based vs high-fidelity simulation supported training for basic trauma skills in terms of learning and cost outcomes.Background: As disasters increase in numbers and intensity, more attention is being paid to trauma skills training for health workers.There is a wide spectrum of simulation types, and while high-fidelity simulation is known to be effective, it is also very costly.Methods: The Nursing Education Simulation Framework guided the development of a model to compare the two simulation methods in terms of confidence, knowledge, skills, and cost outcomes.Participants (N = 70) were nurses and EMT's from the civilian and military sectors.All underwent pre-testing, random assignment to PC screen-based or high-fidelity simulation training groups, trauma skills training, immediate post and then post-post (6-12-weeks) evaluation.The evaluator was blinded to the simulation training type for each participant.Results: There were no differences in the learning outcomes between the PC screen-based vs high-fidelity groups.Both groups increased their confidence, knowledge, and skills.However, the cost of high-fidelity simulation was ten times that of PC screen-based instruction per unit.Conclusion: For basic trauma nursing skills, a less costly method of instruction can achieve the same learning outcome results.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».