Cost-effectiveness analysis of workplace-based distributed cardiopulmonary resuscitation training versus conventional annual basic life support training
Notice bibliographique
Résumé
Context: Although distributed cardiopulmonary resuscitation (CPR) practice has been shown to improve learning outcomes, little is known about the cost-effectiveness of this training strategy. This study assesses the cost-effectiveness of workplace-based distributed CPR practice with real-time feedback when compared with conventional annual CPR training. Methods: We measured educational resource use, costs, and outcomes of both conventional training and distributed training groups in a prospective-randomised trial conducted with paediatric acute care providers over 12 months. Costs were calculated and reported from the perspective of the health institution. Incremental costs and effectiveness of distributed CPR training relative to conventional training were presented. Cost-effectiveness was expressed as an incremental cost-effectiveness ratio (ICER) if appropriate. One-way sensitivity analyses and probabilistic sensitivity analysis were conducted. Results: A total of 87 of 101 enrolled participants completed the training (46/53 in intervention and 41/48 in the control). Compared with conventional training, the distributed CPR training group had a higher proportion of participants achieving CPR excellence, defined as over 90% guideline compliant for chest compression depth, rate and recoil (control: 0.146 (6/41) vs intervention 0.543 (25/46), incremental effectiveness: +0.397) with decreased costs (control: $C266.50 vs intervention $C224.88 per trainee, incremental costs: -$C41.62). The sensitivity analysis showed that when the institution does not pay for the training time, distributed CPR training results in an ICER of $C147.05 per extra excellent CPR provider. Conclusion: Workplace-based distributed CPR training with real-time feedback resulted in improved CPR quality by paediatric healthcare providers and decreased training costs, when training time is paid by the institution. If the institution does not pay for training time, implementing distributed training resulted in better CPR quality and increased costs, compared with conventional training. These findings contribute further evidence to the decision-making processes as to whether institutions/programmes should financially adopt these training programmes.
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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 | 0,015 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».