Resuscitation team training in Rwanda: A mixed method study exploring the combination of the VAST course with Advanced Cardiac Life Support training
Notice bibliographique
Résumé
The influence of non-technical skills training on resuscitation performance in low-resource settings is unknown. This study investigates combining the Vital Anaesthesia Simulation Training Course with Advanced Cardiac Life Support training on resuscitation performance in Rwanda. Participants in this mixed method study are members of resuscitation teams in three district hospitals in Rwanda. The intervention was participation in a 2-day Advanced Cardiac Life Support course followed by the 3-day Vital Anaesthesia Simulation Training Course. Quantitative primary endpoints were time to initiation of cardiopulmonary resuscitation, time to epinephrine administration, and time to defibrillation. Qualitative data on workplace implementation were gathered during focus groups held 3-months post-intervention. Forty-seven participants were recruited. Quantitative data showed a statistically significant decrease in time to cardiopulmonary resuscitation, epinephrine administration, and defibrillation from pre- to post-Advanced Cardiac Life Support, with times of [43.3 (49.7) seconds] versus [16.5 (20) sec], p = <0.001; [137.3 (108.9) sec] versus [51.3 (37.9)], p = <0.001; and [218.5 (105.8) sec] versus [110.8 (87.1) sec], p = <0.001; respectively. These improvements were maintained following the Vital Anaesthesia Simulation Training Course, and at 3-month retention testing. Qualitative analysis highlighted five key themes: ability to initiate cardiopulmonary resuscitation; team coordination for task allocation; empowerment; desire for training and mentorship; and advocacy for system improvement. A modified 2-day Advanced Cardiac Life Support course improved resuscitation time indicators with retention 3-months later. Combining the Vital Anaesthesia Simulation Training Course and Advanced Cardiac Life Support led to better team coordination, empowerment to act, and advocacy for system improvement. This pairing of courses has promise for improving Advanced Cardiac Life Support skills amongst healthcare workers in low-resource settings. ClinicalTrials.gov Identifier: NCT05278884.
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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 | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».