Piloting a Basic Life Support instructor course: A short report
Notice bibliographique
Résumé
Aim: The aim was to describe a new shortened pilot of the European Resuscitation Council's standard Basic Instructor Course. Methods: The four-hour pilot followed a blended learning strategy (pre-course preparation, on-site small-group sessions). Each participant taught a short Basic Life Support competency to the group (micro-teaching) and received the group's feedback. A feedback "drill" session followed. Primary quantitative outcome was the proportion of Basic Instructor Course participants subsequently teaching Basic Life Support. Post-course teachings were recorded and compared to standard eight-hour Basic Instructor Courses. Participants' open feedback question answers were qualitatively analyzed and presented descriptively. Results: This pilot Basic Instructor Course taught 31 healthcare providers in 4 courses in 2019-2021 (aged 31.5 ± 12.9 years; 61 % women; 29 % physicians; 71 % medical students; 21 % no teaching experience). Participants reported that they gained most from micro-teaching (64 %), and advice on their teaching (50 %). Some judged the course as being too long (29 %). Twenty-seven pilot course participants (87 %) (including three instructor candidates) started teaching, whereas only nine of 37 participants of the 3 courses (24 %, including three instructor candidates) from the standard eight-hour course did. Conclusion: Participants of the pilot shortened Basic Instructor Course in a healthcare setting were successfully trained to teach European Resuscitation Council's Basic Life Support provider courses in a short four-hour format. The pilot course seems to enable future instructors to teach Basic Life Support provider courses. Higher motivation to teach resulted in four times as many instructors who taught courses after the pilot course compared to the standard course.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».