Teaching high quality paediatric basic life support to laypeople: The development and evaluation of a virtual simulation game
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Self-directed training has been recognized as a reasonable alternative to traditional instructor-led formats to teach laypeople Basic Life Support (BLS). Virtual tools can facilitate high-quality self-directed resuscitation education; however, their role in teaching paediatric BLS remains unclear due to limited empiric evaluation and suboptimal design of existing tools. Aim: We describe the development and evaluation of a virtual simulation game (VSG) designed to teach high-quality paediatric BLS using a self-directed, online format with integrated deliberate practice and feedback. Methods: We conducted a pilot prospective single-arm cohort study examining the VSG's impact on laypeople's paediatric BLS self-efficacy, attitudes, and knowledge as well as learner reactions. Data was collected using online surveys immediately after VSG completion and was analysed using descriptive statistics. Results: Fifty-five participants (median age 32 years, 76% female, 11% active certification in paediatric BLS) evaluated the VSG. Participants reported high self-efficacy, willingness to perform paediatric BLS, and high perceived knowledge after VSG completion. Fifty (91%) achieved a passing score (≥13/15) on the paediatric BLS knowledge assessment. Learner reactions were favourable with 98% of participants agreeing that VSG educational content was clear and helpful. Mean System Usability Scale score was 81.1 (standard deviation 12.6) with a Net Promoter Score of 32 indicating high levels of usability and likelihood to recommend to others. Conclusions: The VSG was well-received by laypeople with positive effects observed on paediatric BLS self-efficacy, attitudes, and knowledge. Future studies should examine the impact of VSGs on skill performance through standalone or blended learning approaches.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle