Trauma Quality Improvement in Low and Middle Income Countries of the Asia–Pacific Region: A Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Quality Improvement (QI) programs have been shown to be a valuable tool to strengthen care of severely injured patients, but little is known about them in low and middle income countries (LMIC). We sought to explore opportunities to improve trauma QI activities in LMIC, focusing on the Asia-Pacific region. METHODS: We performed a mixed methods research study using both inductive thematic analysis of a meeting convened at the Royal Australasian College of Surgeons, Melbourne, Australia, November 21-22, 2010 and a pre-meeting survey to explore experiences with trauma QI activities in LMIC. Purposive sampling was employed to invite participants with demonstrated leadership in trauma care to provide diverse representation of organizations and countries within Asia-Pacific. RESULTS: A total of 22 experts participated in the meeting and reported that trauma QI activities varied between countries and organizations: morbidity and mortality conferences (56 %), monitoring complications (31 %), preventable death studies (25 %), audit filters (19 %), and statistical methods for analyzing morbidity and mortality (6 %). Participants identified QI gaps to include paucity of reliable/valid injury data, lack of integrated trauma QI activities, absence of standards of care, lack of training in QI methods, and varying cultures of quality and safety. The group highlighted barriers to QI: limited engagement of leaders, organizational diversity, limited resources, heavy clinical workload, and medico-legal concerns. Participants proposed establishing the Asia-Pacific Trauma Quality Improvement Network (APTQIN) as a tool to facilitate training and dissemination of QI methods, injury data management, development of pilot QI projects, and advocacy for quality trauma care. CONCLUSIONS: Our study provides the first description of trauma QI practices, gaps in existing practices, and barriers to QI in LMIC of the Asia-Pacific region. In this study we identified opportunities for addressing these challenges, and that work will be supported by APTQIN.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».