Assessment of Human Factors After Advanced Life Support Courses Comparing Simulated Team and Real Team Assessment: A Randomized Controlled Cohort Trial
Notice bibliographique
Résumé
Aim: Human factors are essential for high-quality resuscitation team collaboration and are, therefore, taught in international advanced life support courses, but their assessment differs widely. In Europe, the summative life support course assessment tests mainly adhere to guidelines but few human factors. This randomized controlled simulation trial investigated instructors' and course participants' perceptions of human factors assessment after two different summative assessments. Methods: All 5th/6th-year medical students who attended 19 advanced life support courses according to the 2015 European Resuscitation Council guidelines during one study year were invited to participate. Each course was randomized to either: (1) Simulated team assessment (one instructor simulates a team, and the assessed person leads this "team" through a cardiac-arrest scenario test); (2) Real team assessment (4 students form a team, one of them is assessed as the team leader; team members are not assessed and act only on team leader's commands). After the summative assessments, instructors, and students rated the tests' ability to assess human factors using a visual analog scale (VAS, 0 = no agreement, 10 = total agreement). Results: A total of 227 students participated in the 1-day Immediate Life Support courses, 196 students in the 2-day Advanced Life Support courses, additionally 54 instructors were included. Instructors judged all human factors significantly better in real team assessments; students rated leadership and situational awareness comparable between both assessments. Assessment pass rates were comparable between groups. Conclusion: Summative assessment in real teams was perceived significantly better to assess human factors. These results might influence current summative assessment practices in advanced life support 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 | 0,012 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».