The effective group size for teaching cardiopulmonary resuscitation skills – A randomized controlled simulation trial
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,024 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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 ».