Impact of introducing Practical Obstetric Multi‐Professional Training (<scp>PROMPT</scp>) into maternity units in Victoria, Australia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the introduction of Practical Obstetric Multi-professional Training (PROMPT) into maternity units and evaluate effects on organisational culture and perinatal outcomes. DESIGN: A retrospective cohort study. SETTING: Maternity units in eight public hospitals in metropolitan and regional Victoria, Australia. POPULATION: Staff in eight maternity units and a total of 43,408 babies born between July 2008 and December 2011. METHODS: Representatives from eight Victorian hospitals underwent a single day of training (Train the Trainer), to conduct PROMPT. Organisational culture was compared before and after PROMPT. Clinical outcomes were evaluated before, during and after PROMPT. MAIN OUTCOME MEASURES: The number of courses run and the proportion of staff trained were determined. Organisational culture was measured using the Safety Attitude Questionnaire. Clinical measures included Apgar scores at 1 and 5 minutes (Apgar 1 and Apgar 5), cord lactate, blood loss and length of baby's stay in hospital. RESULTS: Seven of the eight hospitals conducted PROMPT. Overall about 50% of staff were trained in each year of the study. Significant increases were found in Safety Attitude Questionnaire scores representing domains of teamwork (Hedges' g 0.27, 95% confidence interval [95% CI] 0.13-0.41), safety (Hedges' g 0.28, 95% CI 0.15-0.42) and perception of management (Hedges' g 0.17, 95% CI 0.04-0.31). There were significant improvements in Apgar 1 (OR 0.84, 95% CI 0.77-0.91), cord lactates (odds ratio 0.92, 95% CI 0.85-0.99) and average length of baby's stay in hospital (Hedges' g 0.03, 95% CI 0.01-0.05) during or after training, but no change in Apgar 5 scores or proportion of cases with high blood loss. CONCLUSION: PROMPT can be introduced using the Train the Trainer model. Improvements in organisational culture and some clinical measures were observed following PROMPT.
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 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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».