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Enregistrement W4393361488 · doi:10.2196/52230

Effectiveness of Blended Versus Traditional Refresher Training for Cardiopulmonary Resuscitation: Prospective Observational Study

2024· article· en· W4393361488 sur OpenAlexvenueno aff
Cheng‐Yu Chien, Shang-Li Tsai, Chien‐Hsiung Huang, Ming‐Fang Wang, Chi‐Chun Lin, Chen‐Bin Chen, Li‐Heng Tsai, Hsiao‐Jung Tseng, Yan-Bo Huang, Chip‐Jin Ng

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCardiopulmonary resuscitationPreprintMedicineTraining (meteorology)Medical educationResuscitationEmergency medicineComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Generally, cardiopulmonary resuscitation (CPR) skills decline substantially over time. By combining web-based self-regulated learning with hands-on practice, blended training can be a time- and resource-efficient approach enabling individuals to acquire or refresh CPR skills at their convenience. However, few studies have evaluated the effectiveness of blended CPR refresher training compared with that of the traditional method. OBJECTIVE: This study investigated and compared the effectiveness of traditional and blended CPR training through 6-month and 12-month refresher sessions with CPR ability indicators. METHODS: This study recruited participants aged ≥18 years from the Automated External Defibrillator Donation Project. The participants were divided into 4 groups based on the format of the CPR training and refresher training received: (1) initial traditional training (a 30-minute instructor-led, hands-on session) and 6-month traditional refresher training (Traditional6 group), (2) initial traditional training and 6-month blended refresher training (an 18-minute e-learning module; Mixed6 group), (3) initial traditional training and 12-month blended refresher training (Mixed12 group), and (4) initial blended training and 6-month blended refresher training (Blended6 group). CPR knowledge and performance were evaluated immediately after initial training. For each group, following initial training but before refresher training, a learning effectiveness assessment was conducted at 12 and 24 months. CPR knowledge was assessed using a written test with 15 multiple-choice questions, and CPR performance was assessed through an examiner-rated skill test and objectively through manikin feedback. A generalized estimating equation model was used to analyze changes in CPR ability indicators. RESULTS: This study recruited 1163 participants (mean age 41.82, SD 11.6 years; n=725, 62.3% female), with 332 (28.5%), 270 (23.2%), 258 (22.2%), and 303 (26.1%) participants in the Mixed6, Traditional6, Mixed12, and Blended6 groups, respectively. No significant between-group difference was observed in knowledge acquisition after initial training (P=.23). All groups met the criteria for high-quality CPR skills (ie, average compression depth: 5-6 cm; average compression rate: 100-120 beats/min; chest recoil rate: >80%); however, a higher proportion (98/303, 32.3%) of participants receiving blended training initially demonstrated high-quality CPR skills. At 12 and 24 months, CPR skills had declined in all the groups, but the decline was significantly higher in the Mixed12 group, whereas the differences were not significant between the other groups. This finding indicates that frequent retraining can maintain high-quality CPR skills and that blended refresher training is as effective as traditional refresher training. CONCLUSIONS: Our findings indicate that 6-month refresher training sessions for CPR are more effective for maintaining high-quality CPR skills, and that as refreshers, self-learning e-modules are as effective as instructor-led sessions. Although the blended learning approach is cost and resource effective, factors such as participant demographics, training environment, and level of engagement must be considered to maximize the potential of this approach. TRIAL REGISTRATION: IGOGO NCT05659108; https://www.cgmh-igogo.tw.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,788
Score d'incertitude au seuil0,694

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,082
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,312 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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