Impact of Face-to-Face Teaching in Addition to Electronic Learning on Personal Protective Equipment Doffing Proficiency in Student Paramedics: Protocol for a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has brought attention to the importance of correctly using personal protective equipment (PPE). Doffing is a critical phase that increases the risk of contamination of health care workers. Although a gamified electronic learning (e-learning) module has been shown to increase the adequate choice of PPE among prehospital personnel, it failed to enhance knowledge regarding donning and doffing sequences. Adding other training modalities such as face-to-face training to these e-learning tools is therefore necessary to increase prehospital staff proficiency and thus help reduce the risk of contamination. OBJECTIVE: The aim of this study is to assess the impact of the Peyton 4-step approach in addition to a gamified e-learning module for teaching the PPE doffing sequence to first-year paramedic students. METHODS: Participants will first follow a gamified e-learning module before being randomized into one of two groups. In the control group, participants will be asked to perform a PPE doffing sequence, which will be video-recorded to allow for subsequent assessment. In the experimental group, participants will first undergo face-to-face training performed by third-year students using the Peyton 4-step approach before performing the doffing sequence themselves, which will also be video-recorded. All participants will then be asked to reconstruct the doffing sequence on an online platform. The recorded sequences will be assessed independently by two investigators: a prehospital emergency medicine expert and an infection prevention and control specialist. The assessors will be blinded to group allocation. Four to eight weeks after this first intervention, all participants will be asked to record the doffing sequence once again for a subsequent skill retention assessment and to reconstruct the sequence on the same online platform to assess knowledge retention. Finally, participants belonging to the control group will follow face-to-face training. RESULTS: The study protocol has been presented to the regional ethics committee (Req-2020-01340), which issued a declaration of no objection as such projects do not fall within the scope of the Swiss federal law on human research. Study sessions were performed in January and February 2021 in Geneva, and will be performed in April and June 2021 in Bern. CONCLUSIONS: This study should help to determine whether face-to-face training using the Peyton 4-step approach improves the application and knowledge retention of a complex procedure when combined with an e-learning module. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/26927.
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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 | 0,030 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,060 | 0,008 |
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 ».