Paediatric safeguarding simulation (PaSS) training: a novel approach to teaching child protection
Notice bibliographique
Résumé
Child safeguarding is the responsibility of all healthcare professionals and in the UK, ‘Level 3 Safeguarding Children’ is a national requirement for clinical staff working with children, young people, their parents or carers.1 These professionals have a key role in identifying, assessing and reporting safeguarding concerns. This report describes the development and delivery of a new simulation programme, within a UK District General Hospital, to help increase staff confidence in managing child safeguarding in the clinical environment. Serious case reviews following safeguarding incidents in the UK have demonstrated that opportunities are often missed by front-line healthcare professionals during routine clinical encounters.2 Similar concerns have been raised in other countries, including the USA, Canada and Australia.3–5 Safeguarding concerns may arise in a number of healthcare settings: a child may present to hospital or their general practitioner with injuries or a medical emergency, during routine appointments, or during an encounter with a family member. It is important that healthcare professionals are trained in recognising and confidently managing these unexpected safeguarding presentations. In the UK, safeguarding is currently largely taught in an e-learning format with higher level training involving more face-to-face time in lecture/seminar sessions. These methods are useful for teaching the knowledge required, but are not as well suited to the affective elements and communication skills which are essential to effectively manage safeguarding cases. There is some evidence that simulation …
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,004 |
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 ».