Evaluation of a tracheostomy education programme for speech–language therapists
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tracheostomy management is considered an area of advanced practice for speech-language therapists (SLTs) internationally. Infrequent exposure and limited access to specialist SLTs are barriers to competency development. AIMS: To evaluate the benefits of postgraduate tracheostomy education programme for SLTs working with children and adults. METHODS & PROCEDURES: A total of 35 SLTs participated in the programme, which included a 1-day tracheostomy simulation-based workshop. Before the workshop, SLTs took an online knowledge quiz and then completed a theory package. The workshop consisted of part-task skill learning and simulated scenarios. Scenarios were video recorded for delayed independent appraisal of participant performance. Manual skills were judged as (1) completed successfully, (2) completed inadequately/needed assistance or (3) lost opportunity. Core non-medical skills required when managing a crisis situation and overall performance were scored using an adapted Ottawa Global Rating Scale (GRS). Feedback from participants was collected and self-perceived confidence rated prior, immediately post and 4 months post-workshop. OUTCOMES & RESULTS: SLTs successfully performed 94% of manual tasks. Most SLTs (29 of 35) scored > 5 of 7 on all elements of the adapted Ottawa GRS. Workshop feedback was positive with significant increases in confidence ratings post-workshop and maintained at 4 months. CONCLUSIONS & IMPLICATIONS: Postgraduate tracheostomy education, using a flipped-classroom approach and low- and high-fidelity simulation, is an effective way to increase knowledge, confidence and manual skill performance in SLTs across patient populations. Simulation is a well-received method of learning.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».