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Enregistrement W4394605961 · doi:10.53555/sfs.v9i1.2513

Effectiveness Of Simulation-Based Training Program In Basic Life Support On Healthcare Workers’ Knowledge And Practice

2022· article· en· W4394605961 sur OpenAlexvenueno aff
Mohammed Essa Saeed Masri, Ali Moaed Alqarni, Alwa Mouidh Alqarni, Abdulmajeed Faris Alotaibi, Gabbal Abdullah M Almowallad, Abdullah Mualla Alhabedi, Abdullah Jaber Abdullah Almouwaled, Manal Heijaij Hamdan, Naeem Essa Saeed Masri, Hussain Abdulrhman Abdusttar Dennah, Sharifa Muidh Algarni, Aisha Zayed Turky, Faisal Mohammed Al-Harbi, Bandar Abdulqader Mahmoud, Mataeb Mjari Alotaibi, Naeem Mualla Hindi Alhubaydi, Bandar Saad Alhartèe, Ali Ahmed Al-Sheikhi

Notice bibliographique

RevueJournal of Survey in Fisheries Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraining (meteorology)Health careKnowledge managementComputer scienceMedical educationMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Healthcare workers competency level in performing Basic Life Support (BLS) is critical to improve the survival rate of cardiac arrest patients. The aim of this study is to evaluate the impact of simulation based BLS training on healthcare workers ’ knowledge and practice. Methods: Pre-test post-test quasi experimental design was used to collect data from 49 healthcare workers before and after the implementation of a simulation based BLS training program. Results: The results showed that healthcare workers scored significantly higher knowledge and skill scores after training than that before training. The overall mean of the participants’ knowledge scores in the posttest was approximately (4.24) more than the overall mean of the participants’ knowledge scores in the pretest. Moreover, the overall mean of participants’ skill scores in the posttest was approximately (27.08) more than the overall mean of the participants’ skill scores in the pretest Conclusion: Such results provided evidence of the positive effect of simulation-based BLS training program on the healthcare workers’ knowledge and skill about BLS.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,321
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,122 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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