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Enregistrement W2794397762 · doi:10.1590/1413-81232018233.13762016

Impact of training in Advanced Cardiac Life Support (ACLS) in the professional career and work environment

2018· article· en· W2794397762 sur OpenAlexaff
Lunia Sofia Lima Azevedo, Lucas Gaspar Ribeiro, André Schmidt, Antônio Pazin‐Filho

Notice bibliographique

RevueCiência & Saúde Coletiva · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdvanced cardiac life supportGraduation (instrument)MedicineEarningsCertificationPopulationMedical educationPsychologyFamily medicineGerontologyCardiopulmonary resuscitationEmergency medicineManagementBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We sought to evaluate the impact of Advanced Cardiac Life Support (ACLS) training in the professional career and work environment of physicians who took the course in a single center certified by the American Heart Association (AHA). Of the 4631 students (since 1999 to 2009), 2776 were located, 657 letters were returned, with 388 excluded from the analysis for being returned lacking addressees. The final study population was composed of 269 participants allocated in 3 groups (< 3 years, 3-5 and > 5years). Longer training was associated with older age, male gender, having undergone residency training, private office, greater earnings and longer time since graduation and a lower chance to participate in providing care for a cardiac arrest. Regarding personal change, no modification was detected according to time since taking the course. The only change in the work environment was the purchase of an automated external defibrillator (AED) by those who had taken the course more than 5 years ago. In multivariable analysis, however, the implementation of an AED was not independently associated with this group, which showed a lower chance to take a new ACLS course. ACLS courses should emphasize also how physicians could reinforce the survival chain through environmental changes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,325

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,276 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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