Gaps in Education: A Cross-Sectional Survey Study of Knowledge of Advanced Lifesaving Interventions among Canadian Lifeguards
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The aim of this study was to assess lifeguards’ knowledge retention of airway management, oxygen administration, and ventilation interventions following certification and employer-provided training. Methods: This cross-sectional study was conducted using an online survey administered between February and May 2024. A total of 1322 responses from Canadian lifeguards certified in airway management and oxygen administration were deemed eligible for analysis. The survey included 15 knowledge assessment questions, with data analyzed based on lifeguard experience and the date of last certification or in-service training. Results: The mean knowledge assessment score was 10.4 ± 2.2 (69.3 ± 14.6%), with the highest scores in the airway management category and the lowest in the oxygen administration category. Lifeguard experience significantly increased knowledge retention, whereas recertification showed no significant impact, and employer-provided training significantly decreased knowledge retention. Conclusions: The findings underscore the importance of lifeguarding experience in knowledge retention among lifeguards. Optional airway management and oxygen administration recertification, coupled with inconsistent in-service training, have created significant gaps in lifeguard education. This study identifies the need for regular, competency-based training delivered by qualified facilitators. Addressing these gaps is crucial for enhancing the effectiveness of lifeguards in emergency response and ensuring high-quality care for drowning victims.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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) | 0,003 | 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 ».