Team leadership assessment after advanced life support courses comparing real teams vs. simulated teams
Notice bibliographique
Résumé
Aim: Effective team leadership is essential during cardiopulmonary resuscitation (CPR) and is taught during international advanced life support (ALS) courses. This study compared the judgement of team leadership during summative assessments after those courses using different validated assessment tools while comparing two different summative assessment methods. Methods: After ALS courses, twenty videos of simulated team assessments and 20 videos of real team assessments were evaluated and compared. Simulated team assessment used an instructor miming a whole team, whereas real team assessment used course participants as a team that acted on the team leader's commands. Three examiners individually evaluated each video on four different validated team leadership assessment tools and on the original European Resuscitation Council's (ERC) scenario test assessment form which does not assess leadership. The primary outcome was the average performance summary score between all three examiners for each assessment method. Results: = 0.569), meaning that participants of both assessments performed equally. Conclusion: Team leadership performance is rated significantly higher in real team summative assessments after ALS courses compared to simulated team assessments by four leadership assessment tools but not by the standard ERC's scenario test assessment form. These results suggest that summative assessments in ALS courses should integrate real team assessments, and a new assessment tool including an assessment of leadership skills needs to be developed.
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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 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».