Pedagogical Implementation of Directive Feedback Manikins on Cardiopulmonary Resuscitation (CPR) Competencies: Expert Versus Peer Coaching
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Directive feedback manikins in resuscitation training evolved faster than the pedagogical evidence. Educators and learning systems must seek clarification on the efficacy of this technology to have evidence-based practices. This project explores directive feedback device use in cardiopulmonary resuscitation (CPR) education for laypersons. METHODS: A prospective nonrandomized-controlled design assessed two pedagogical approaches of directive feedback manikins in adult CPR lessons. The 230 participants were distributed between three groups: a control group without directive feedback manikins (no lights, NL), an expert coaching (EC) group with directive feedback and educator interpretation, and a peer coaching (PC) group with directive feedback, peer interpretation, and expert quality assurance. RESULTS: = .249). A chi-square test showed no significant association between groups and CPR skill feedback, or between groups and "recommending the course to a friend or family member." The PC group was more likely to agree that they could "coach someone to do CPR skills" than the NL or EC. CONCLUSIONS: This study expands the knowledge base of directive feedback manikins in a pedagogical setting to improve CPR competencies. Training organizations may consider any of these practices effective, choosing those that align with desired outcomes. CPR educators need orientation to feedback devices as well as professional development on educational options for their use. Considerations for further research include technology costs, access, and cultural aspects of implementing these tools.
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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 | 0,007 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».