The effect of scripted debriefing in resuscitation training: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To evaluate the effectiveness of scripted debriefing relative to no use of script during debriefing in resuscitation training. Methods: This scoping review was undertaken as part of the continuous evidence evaluation process of the International Liaison Committee on Resuscitation (ILCOR) and based on the Preferred Reporting Items for Systematic review and Meta-Analysis (PRISMA) extension for scoping review. MEDLINE, EMBASE, and SCOPUS were searched from inception to January 2024. We included all published studies comparing scripted debriefing vs non-scripted debriefing evaluating patient outcomes, behaviour change of learners, learning outcomes for learners and cognitive load and teaching quality for instructors. Results: Our initial literature search identified 1238 citations. After removing 552 duplicates, reviewing the titles and abstracts of the remaining 686 articles yielded 11 for full-text review. Of these, six articles were selected for inclusion in the final analysis. The six studies described debriefing scripts varying in content, framework, scripted language and the integration of objective data. Scripted debriefing improved CPR performance, team leadership skills and knowledge acquisition, but showed no difference in teamwork performance compared to non-scripted debriefing. Scripted debriefing also improved debriefing quality and decreased cognitive load of the instructor during resuscitation training. Conclusion: The use of a debriefing script during resuscitation education can improve CPR performance, team leader performance, knowledge acquisition and reduce the debriefer's cognitive load. Future research should explore how debriefing scripts can be designed to optimize learning outcomes.
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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 | 0,070 | 0,237 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».