Multicentre study protocol comparing standard NRP to deveLoped Educational Modules for Resuscitation of Neonates in the Delivery Room with Congenital Heart Disease (LEARN-CHD)
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Infants born with critical congenital heart defects (CCHDs) have unique transitional pathophysiology that often requires special resuscitation and management considerations in the delivery room (DR). While much is known about neonatal resuscitation of infants with CCHDs, current neonatal resuscitation guidelines such as the neonatal resuscitation programme (NRP) do not include algorithm modifications or education specific to CCHDs. The implementation of CCHD specific neonatal resuscitation education is further hampered by the large number of healthcare providers (HCPs) that need to be reached. Online learning modules (eLearning) may provide a solution but have not been designed or tested for this specific learning need. Our objective in this study is to design targeted eLearning modules for DR resuscitation of infants with specific CCHDs and compare HCP knowledge and team performance in simulated resuscitations among HCPs exposed to these modules compared with directed CCHD readings. METHODS AND ANALYSIS: In a prospective multicentre trial, HCP proficient in standard NRP education curriculum are randomised to either (a) directed CCHD readings or (b) CCHD eLearning modules developed by the study team. The efficacy of these modules will be evaluated using (a) individual preknowledge/postknowledge testing and (b) team-based resuscitation simulations. ETHICS AND DISSEMINATION: This study protocol is approved by nine participating sites: the Boston Children's Hospital Institutional Review Board (IRB-P00042003), University of Alberta Research Ethics Board (Pro00114424), the Children's Wisconsin IRB (1760009-1), Nationwide Children's Hospital IRB (STUDY00001518), Milwaukee Children's IRB (1760009-1) and University of Texas Southwestern IRB (STU-2021-0457) and is under review at following sites: University of Cincinnati, Children's Healthcare of Atlanta, Children's Hospital of Los Angeles and Children's Mercy-Kansas City. Study results will be disseminated to participating individuals in a lay format and presented to the scientific community at paediatric and critical care conferences and published in relevant peer-reviewed journals.
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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 | 0,033 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,006 |
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 ».