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Enregistrement W4406213897 · doi:10.1080/10903127.2025.2450074

Virtual Neonatal Resuscitation Curriculum for Emergency Medical Services (EMS) to Improve Out-of-Hospital Newborn Care

2025· article· en· W4406213897 sur OpenAlexaff
Trang Huynh, Jeffrey D. Smith, Matthew R. Neth, Petter Overton-Harris, Mohamud Daya, Jeanne‐Marie Guise, Garth Meckler, Matthew Hansen

Notice bibliographique

RevuePrehospital Emergency Care · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal Respiratory Health Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineResuscitationNeonatal resuscitationMedical emergencyEmergency medical servicesContext (archaeology)Emergency medicineHospital careHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives Out-of-hospital births are associated with a 2- to 11-fold increased risk of death compared to in-hospital births and are growing. Emergency Medical Services (EMS) clinicians have limited exposure to hospital birth emergencies, and there is no standardized prehospital neonatal resuscitation curriculum. Neonatal Resuscitation Program (NRP) guidelines are the standard of care for infants born in the United States but focuses on in-hospital births and is not easily applied to EMS. There is a need for tailored NRP training to meet EMS clinicians’ specific needs, context, and systems.Methods This was a prospective observational study of a virtual EMS-tailored, newborn resuscitation curriculum focused on initial steps of newborn resuscitation in the out-of-hospital setting. The initial content (90-minute) was pilot tested virtually among 350 urban EMS clinicians, with favorable feedback (89% survey response rate). Based on feedback, we created a 60-minute interactive, virtual curriculum that includes NRP-based didactic and memory aids to reinforce how NRP differs from pediatric resuscitation designed specifically for EMS. The course also includes video demonstrations with pauses for hands-on self-directed skills practice. We delivered the curriculum to clinicians from 17 EMS agencies in rural Oregon. To assess neonatal resuscitation knowledge acquisition and retention, participants completed the same 10-question test before, after, and 3 months following the training. Questions were adapted from the 8th Edition NRP Textbook and NRP test questions.Results Eighty-four EMS clinicians completed the pretest, curriculum, and post-test and demonstrated improvement in immediate post-curriculum NRP knowledge (pretest mean score 5.32 ± 1.99; post-test mean score 8.61 ± 1.26; p < 0.001). Forty participants completed the 3-month follow up test and scores remained improved from baseline (3 month-follow up mean score 6.88 ± 1.83, p < 0.001). Prehospital clinicians (N = 84) thought that this EMS-tailored NRP curriculum was easy to complete (100%), valuable to their clinical practice (99%), and filled a gap in their education (98%). They felt that implementing/requiring this training is possible/doable (99%) and recommend the curriculum to other EMS agencies (99%).Conclusions A virtual EMS-tailored, NRP-based educational curriculum improved neonatal resuscitation knowledge immediately and was sustained at 3 months compared to baseline. The curriculum is feasible and acceptable to EMS clinicians.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,347 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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