CIRCumcision learning experience using simulation: A pilot learning platform for safe neonatal circumcision training offered either virtually or in person
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: To our knowledge, no formal training combining didactic learning, simulation, and hands-on performance is available for practitioners performing neonatal circumcision. The absence of structured training may result in avoidable complications such as bleeding and penile injury. Herein, we present the results of a pilot neonatal circumcision training platform, offered either virtually or in person. Material and methods: CIRCLES (CIRCumcision Learning Experience using Simulation) consist of 1. online didactic learning; 2. live simulation practice (in person or virtual coaching), and 3. clinical performance. Outcome measures included pre- and post-knowledge scores, self-efficacy questionnaires, and skill assessments of simulation and clinical performance (Likert rating). Face validity for training success was determined by an 80% passing score on the knowledge test and > 75% (mostly independent) performance. Results: For this pilot, we restricted enrolment to seven pediatric residents and one nurse practitioner. Wilcoxon Sum Rank test for non-parametric paired samples for pre-and post-knowledge tests showed a median increase of 20 points in post-knowledge tests (p=0.011). Upon completion of the simulation training, all participants (8/8) have chosen to perform circumcision with the GOMCO clamp. Both in-person (4/4) and virtual participants (4/4) performed >75% of simulation and clinical circumcision independently. Post-training self-efficacy Z scores were higher than pre-training scores, except for the management of bleeding. Conclusion: The pilot CIRCLES learning shows face validity for both in-person and virtual training for neonatal circumcision. We plan to extend this platform to include more trainees and to offer them to established practitioners. The availability of formal training may ultimately reduce adverse outcomes.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle