Deconstructing resuscitation training for healthcare providers: a protocol for a component network meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The necessity of enhancing resuscitation training has been encouraged by The International Liaison Committee on Resuscitation and the American Heart Association to reduce mortality, disability and healthcare costs. Resuscitation training is a complicated approach that encompasses various components and their mixture. It is essential to identify the most effective of these components and their combinations, to measure the corresponding effect size and to understand which participant groups may enjoy the greatest advantage. METHODS AND ANALYSIS: We will systematically search 12 databases and two clinical trial registries for randomised controlled trials (RCTs) that examine different resuscitation training methods from inception to April 2025. The analysis will be carried out using the standard network meta-analysis and component network meta-analysis models. Resuscitation skills of staff will be the primary outcome of this analysis. Paired reviewers will independently screen and extract data. A consensus will be sought with the principal investigators to resolve any disagreements that cannot be achieved through regular meetings. Each intervention in each RCT will be decomposed according to its constituent components, such as delivery method, interactivity, teamwork, digitalisation and type of simulator. The analysis will be conducted using the frequentist and bayesian approach in the R environment. RoB V.2.0 and Confidence in Network Meta-Analysis will, respectively, be used to assess the risk of bias and the certainty of the evidence. ETHICS AND DISSEMINATION: As we will use only aggregated secondary data without individual identities, ethical approval is not required. Results of this review will be shared through a peer-reviewed publication and presentation of papers at any relevant conferences. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42024532878.
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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 | 0,123 | 0,192 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,077 | 0,010 |
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 ».