Interprofessional collaboration among first responder students in a simulated disaster exercise
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Interprofessional disaster simulation exercises provide an opportunity for first responder students to learn about disaster response and recovery, to practice their roles and to learn to collaborate with other first responders. With the move to virtual education during the COVID-19 pandemic, a table-top disaster exercise is an alternative format to inperson exercises. To date, most disaster simulation exercises for students have focused on the roles of healthcare providers. As first responders play a critical role in disaster management, there is a need for interprofessional exercises that include students in first responder programs. METHODS: A table-top disaster simulation exercise was held with students from the police (n = 94) and firefighter (n = 30) programs at a large community college in Toronto, Canada, in February 2021. It was held virtually using the Zoom® platform, with college faculty as well as professionals from community partner sites. An evaluation survey that had open- and closed-ended items was administered to students following the event. RESULTS: Thirty-eight percent of the students participated in the survey, and the majority rated the event highly useful and reported that the exercise demonstrated the importance of interprofessional collaboration. Students' responses to the open-ended survey items yielded two themes: understanding roles and performing under duress. DISCUSSION: This evaluation demonstrates the value of using a simulated disaster exercise to teach first responder students about their role in disaster response and recovery, and the importance of interprofessional collaboration.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».