Assessing the Impact of the Trauma Team Training Program in Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In sub-Saharan Africa, injury is responsible for more deaths and disability-adjusted life years than AIDS and malaria combined. The trauma team training (TTT) program is a low-cost course designed to teach a multidisciplinary team approach to trauma evaluation and resuscitation. The purpose of this study was to assess the impact of TTT on trauma knowledge and performance of Tanzanian physicians and nurses; and to demonstrate the validity of a questionnaire assessing trauma knowledge. METHODS: This is a prospective study of physicians and nurses from Dar es Salaam undergoing TTT (n = 20). Subjects received a precourse test and, after the course, an alternate postcourse test. The equivalence and construct validity of these 15-item multiple-choice questionnaires was previously demonstrated. After the course, subjects were divided into four teams and underwent a multiple injuries simulation, which was scored with a trauma resuscitation simulation assessment checklist. A satisfaction questionnaire was then administered. Test data are expressed as median score (interquartile ratio) and were analyzed with the Wilcoxon's signed rank test. RESULTS: After the TTT course, subjects improved their scores from 9 (5-12) to 13 (9-13), p = 0.0004. Team performance scores for the simulation were all >80%. Seventy-five percent of subjects were very satisfied with TTT and 90% would strongly recommend it to others and would agree to teach future courses. CONCLUSIONS: After completion of TTT, there was a significant improvement in trauma resuscitation knowledge, based on results from a validated questionnaire. Trauma team performance was excellent when assessed with a novel trauma simulation assessment tool. Participants were very supportive of the course.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».