Evaluation of Virtually Delivered TEAMS 3.0 Tabletop Modules to Train a Canadian Emergency Medical Team: A Pilot Study
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/Introduction: The World Health Organization established the Emergency Medical Team (EMT) initiative in 2013 to standardize disaster response, emphasizing robust education and training programs. The Canadian Medical Assistance Teams (CMAT), a volunteer-run NGO with over 1,000 members, struggles with logistical and financial constraints for in-person training. Objectives: This study evaluates the effectiveness of virtually delivered TEAMS 3.0 tabletop modules for training CMAT’s volunteers, hypothesizing that virtual training is effective and comparable to in-person training. Adapt TEAMS 3.0 tabletop exercises into a virtual format and assess their effectiveness. Compare the effectiveness of virtual and in-person training. Method/Description: A quasi-experimental design with non-randomized groups was used. CMAT members were assigned to in-person or virtual training based on availability. Pre- and post-training surveys assessed self-efficacy, teamwork, and training quality. Statistical analysis using SPSS employed non-parametric tests to compare pre- and post-training scores and between-group differences. Qualitative feedback was collected via a post-training anonymous form. Results/Outcomes: Four TEAMS 3.0 exercises were adapted for virtual delivery using Google Meet and Google collaborative tools. Among 26 participants (10 in-person, 16 virtual), both formats showed no significant changes in self-efficacy or teamwork scores from pre- to post-training. In-person training received significantly higher quality ratings from trainees compared to virtual training (p=0.026). Trainers’ quality ratings also favored in-person training but were not statistically significant (p=0.091). Conclusion: Virtual TEAMS 3.0 exercises yielded similar self-efficacy and teamwork results as in-person training, though in-person sessions were rated higher quality. This supports virtual training as a scalable, cost-effective alternative, though further research with larger samples is needed.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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