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Enregistrement W4403027633 · doi:10.2196/49895

Evaluation of the Effectiveness of Advanced Technology Clinical Simulation Manikins in Improving the Capability of Australian Paramedics to Deliver High-Quality Cardiopulmonary Resuscitation: Pre- and Postintervention Study

2024· article· en· W4403027633 sur OpenAlexvenueno aff
Alison Zucca, Jamie Bryant, Jeffrey Purse, Stuart Szwec, Rob Sanson‐Fisher, Lucy Leigh, Mike Richer, Alan Morrison

Notice bibliographique

RevueJMIR Cardio · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHunter Medical Research InstituteHunter New England Local Health District
Mots-clésCardiopulmonary resuscitationPreprintIntervention (counseling)Quality (philosophy)MedicineResuscitationMedical emergencyMedical educationEmergency medicineNursingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Emergency medical services attend out-of-hospital cardiac arrests all across Australia. Resuscitation by emergency medical services is attempted in nearly half of all cases. However, resuscitation skills can degrade over time without adequate exposure, which negatively impacts patient survival. Consequently, for paramedics working in areas with low out-of-hospital cardiac arrest case volumes, ambulance services and professional bodies recognize the importance of alternative ways to maintain resuscitation skills. Simulation-based training via resuscitation manikins offers a potential solution for maintaining paramedic clinical practice skills. Objective: The aim of the study is to examine the effectiveness of advanced technology clinical simulation manikins and accompanying simulation resources (targeted clinical scenarios and debriefing tools) in improving the demonstrable capability of paramedics to deliver high-quality patient care, as measured by external cardiac compression (ECC) performance. Methods: A pre- and postintervention study design without a control group was used. Data were collected at the start of the manikin training forum (baseline), immediately following the training forum (time 2), and 6 to 11 months after the training forum (time 3). The study was conducted with paramedics from 95 NSW Ambulance locations (75 regional locations and 20 metropolitan locations). Eligible participants were paramedics who were employed by NSW Ambulance (N=106; 100% consent rate). As part of the intervention, paramedics attended a training session on the use of advanced technology simulation manikins. Manikins were then deployed to locations for further use. The main outcome measure was an overall compression score that was automatically recorded and calculated by the simulator manikin in 2-minute cycles. This score was derived from compressions that were fully released and with the correct hand position, adequate depth, and adequate rate. Results: A total of 106 (100% consent rate) paramedics participated, primarily representing regional ambulance locations (n= 75, 78.9%). ECC compression scores were on average 95% or above at all time points, suggesting high performance. No significant differences over time (P>.05) were identified for the overall ECC performance score, compressions fully released, compressions with adequate depth, or compressions with the correct hand position. However, paramedics had significantly lower odds (odds ratio 0.30, 95% CI 0.12-0.78) of achieving compressions with adequate rate at time 3 compared to time 2 (P=.01). Compressions were of a slower rate, with an average difference of 2.1 fewer compressions every minute. Conclusions: Despite this difference in compression rate over time, this did not cause significant detriment to overall ECC performance. Training and deployment of simulator manikins did not significantly change paramedics' overall ECC performance. The high baseline performance (ceiling effect) of paramedics in this sample may have prevented the potential increase in skills and performance.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,383

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,407 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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