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Enregistrement W4284885030 · doi:10.1542/peds.2021-054471

Peer Learning and Mentorship for Neonatal Management Skills: A Cluster-Randomized Trial

2022· article· en· W4284885030 sur OpenAlexaff
Data Santorino, Dube Mirette, Moses Cherop, Francis Bajunirwe, Catherine Kyakwera, Traci Robinson, Najjuma N. Josephine, Lenard Abesiga, Tamara Namata, Jennifer L. Brenner, Nalini Singhal, Margaret Twine, Ian Wishart, Heather McIntosh, Adam Cheng

Notice bibliographique

RevuePEDIATRICS · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensUniversity of CalgaryAlberta Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMentorshipIntervention (counseling)Randomized controlled trialTeamworkPhysical therapyNursingInternal medicineMedical education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Clinical knowledge and skills acquired during training programs like Helping Babies Breathe (HBB) and Essential Care for Every Baby (ECEB) decay within weeks or months. We assessed the effect of a peer learning intervention paired with mentorship on retention of HBB and ECEB skills, knowledge, and teamwork in 5 districts of Uganda. METHODS: We randomized participants from 36 Ugandan health centers to control and intervention arms. Intervention participants received HBB and ECEB training, a 1 day peer learning course, peer practice scenarios for facility-based practice, and mentorship visits at 2 to 3 and 6 to 7 months. Control arm participants received HBB and ECEB training alone. We assessed clinical skills, knowledge, and teamwork immediately before and after HBB/ECEB training and at 12 months. RESULTS: Peer learning (intervention) participants demonstrated higher HBB and ECEB skills scores at 12 months compared with control (HBB: intervention, 57.9%, control, 48.5%, P = .007; ECEB: intervention, 61.7%, control, 49.9%, P = .004). Knowledge scores decayed in both arms (intervention after course 91.1%, at 12 months 84%, P = .0001; control after course 90.9%, at 12 months 82.9%, P = .0001). This decay at 12 months was not significantly different (intervention 84%, control 82.9%, P = .24). Teamwork skills were similar in both arms immediately after training and at 12 months (intervention after course 72.9%, control after course 67.2%, P = .02; intervention at 12 months 70.7%, control at 12 months 67.9%, P = .19). CONCLUSIONS: A peer learning intervention resulted in improved HBB and ECEB skills retention after 12 months compared with HBB and ECEB training alone.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 GPT0,285
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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