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Enregistrement W3114747318 · doi:10.1016/j.resuscitation.2021.05.034

The effective group size for teaching cardiopulmonary resuscitation skills – A randomized controlled simulation trial

2021· article· en· W3114747318 sur OpenAlexaff
Sabine Nabecker, Sören Huwendiek, Lorenz Theiler, Markus Huber, Katja Petrowski, Robert Greif

Notice bibliographique

RevueResuscitation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensSinai Health SystemUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesInselspital, Universitätsspital BernUniversity of Bern
Mots-clésBasic life supportCardiopulmonary resuscitationMedicineRandomized controlled trialPercentileAdvanced life supportResuscitationLife supportLogistic regressionMedical educationPhysical therapyEmergency medicineStatisticsInternal medicineIntensive care medicineMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM OF THE STUDY: The ideal group size for effective teaching of cardiopulmonary resuscitation is currently under debate. The upper limit is reached when instructors are unable to correct participants' errors during skills practice. This simulation study aimed to define this limit during cardiopulmonary resuscitation teaching. METHODS: Medical students acting as simulated Basic Life Support course participants were instructed to make three different pre-defined Basic Life Support quality errors (e.g., chest compression too fast) in 7 min. Basic Life Support instructors were randomized to groups of 3-10 participants. Instructors were asked to observe the Basic Life Support skills and to correct performance errors. Primary outcome was the maximum group size at which the percentage of correctly identified participants' errors drops below 80%. RESULTS: Sixty-four instructors participated, eight for each group size. Their average age was 41 ± 9 years and 33% were female, with a median [25th percentile; 75th percentile] teaching experience of 6 [2;11] years. Instructors had taught 3 [1;5] cardiopulmonary resuscitation courses in the year before the study. A logistic binominal regression model showed that the predicted mean percentage of correctly identified participants' errors dropped below 80% for group sizes larger than six. CONCLUSION: This randomized controlled simulation trial reveals decreased ability of instructors to detect Basic Life Support performance errors with increased group size. The maximum group size enabling Basic Life Support instructors to correct more than 80% of errors is six. We therefore recommend a maximum instructor-to-participant ratio of 1:6 for cardiopulmonary resuscitation courses.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,126

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,005
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0080,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,343 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations39
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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