Teaching Adequate Prehospital Use of Personal Protective Equipment During the COVID-19 Pandemic: Development of a Gamified e-Learning Module
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The coronavirus disease (COVID-19) pandemic has led to increased use of personal protective equipment (PPE). Adequate use of this equipment is more critical than ever because the risk of shortages must be balanced against the need to effectively protect health care workers, including prehospital personnel. Specific training is therefore necessary; however, the need for social distancing has markedly disrupted the delivery of continuing education courses. Electronic learning (e-learning) may provide significant advantages because it requires neither the physical presence of learners nor the repetitive use of equipment for demonstration. OBJECTIVE: Inclusion of game mechanics, or "gamification," has been shown to increase knowledge and skill acquisition. The objective of this research was to develop a gamified e-learning module to interactively deliver concepts and information regarding the correct choice and handling of PPE. METHODS: The SERES framework was used to define and describe the development process, including scientific and design foundations. After we defined the target audience and learning objectives by interviewing the stakeholders, we searched the scientific literature to establish relevant theoretical bases. The learning contents were validated by infection control and prehospital experts. Learning mechanics were then determined according to the learning objectives, and the content that could benefit from the inclusion of game mechanics was identified. RESULTS: The literature search resulted in the selection and inclusion of 12 articles. In addition to gamification, pretesting, feedback, avoiding content skipping, and demonstrations using embedded videos were used as learning mechanics. Gamification was used to enhance the interactivity of the PPE donning and doffing sequences, which presented the greatest learning challenges. The module was developed with Articulate Storyline 3 to ensure that it would be compatible with a wide array of devices, as this software generates HTML5-compatible output that can be accessed on smartphones, tablets, and regular computers as long as a recent browser is available. CONCLUSIONS: A gamified e-learning module designed to promote better knowledge and understanding of PPE use among prehospital health care workers was created by following the SERES framework. The impact of this module should now be assessed by means of a randomized controlled trial.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».