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Enregistrement W4235788544 · doi:10.1161/str.32.suppl_1.372-e

Improvement in Paramedic Examination Skills Following a Stroke Course

2001· article· en· W4235788544 sur OpenAlexaff
David Lee Gordon, S. Barry Issenberg, David M LaCombe, Alma Vega, Patrick Reynolds, Ronald M. Harden, William C. McGaghie, Emil Petrusa, Ian R. Hart

Notice bibliographique

RevueStroke · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)ChecklistHemiparesisEmergency medical servicesCerebellar hemisphereSubarachnoid hemorrhageEmergency medicineEmergency departmentPhysical therapyAnesthesiaSurgeryInternal medicineNursingPsychologyAngiography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

P184 Introduction: The need to decrease time to treatment for acute stroke patients means that prehospital providers must play an increased role in their care. This is possible only if emergency medical services personnel are able to rapidly recognize and assess patients with neurologic syndromes. Purpose: To assess the performance of a focused neurologic exam by prehospital providers before and after participation in an interactive stroke course. Methods: We developed a 1-day emergency stroke course that consists of 2 hours of lectures and 6 hours of interactive instruction, including small-group sessions led by paramedic instructors as standardized patients (SPs) portraying 5 key neurologic syndromes: left hemisphere, right hemisphere, brainstem, cerebellum, and subarachnoid hemorrhage. We devised a 53-point skills checklist to evaluate paramedic performance of history, exam, management, and emergency department (ED) reporting during 2 pre- and 2 postcourse encounters with actors portraying one of 4 scenarios: left hemisphere stroke, right hemisphere stroke, right hemisphere seizure with postictal hemiparesis, and left hemisphere tumor with sudden worsening. Among the 53 total skills evaluated were 28 exam-related items, including traditional paramedic exam items such as pupil reaction, hand grasp, and foot strength and additional items from the Miami Emergency Neurologic Deficit (MEND) Exam. We randomly selected 46 of 281 learners to participate in the study. Results: Checklist scores for neurologic exam performance improved significantly. The precourse mean score for the 46 learners was 3.38 (12.1%) and the postcourse mean was 21.4 (76.4%) (p<.001). Conclusions: Paramedics significantly improved their performance of a focused neurologic exam after attending a stroke course utilizing paramedic instructors as SPs with key stroke syndromes. We conclude that prehospital providers can learn and perform a brief, focused neurologic exam after attending a 1-day stroke course that emphasizes hands-on instruction. We are continuing to evaluate the effect of the course on the history-taking, ED-reporting, and stroke-management skills of practicing paramedics.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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