A Survey on Critical Care Resources and Practices in Low- and Middle-Income Countries
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: Timely and appropriate care is the key to achieving good outcomes in acutely ill patients, but the effectiveness of critical care may be limited in resource-limited settings. OBJECTIVES: This study sought to understand how to implement best practices in intensive care units (ICU) in low- and middle-income countries (LMIC) and to develop a point-of-care training and decision-support tool. METHODS: An internationally representative group of clinicians performed a 22-item capacity-and-needs assessment survey in a convenience sample of 13 ICU in Eastern Europe (4), Asia (4), Latin America (3), and Africa (2), between April and July 2012. Two ICU were from low-income, 2 from low-middle-income, and 9 from upper-middle-income countries. Clinician respondents were asked about bed capacity, patient characteristics, human resources, available medications and equipment, access to education, and processes of care. RESULTS: Thirteen clinicians from each of 13 hospitals (1 per ICU) responded. Surveyed hospitals had median of 560 (interquartile range [IQR]: 232, 1,200) beds. ICU had a median of 9 (IQR: 7, 12) beds and treated 40 (IQR: 20, 67) patients per month. Many ICU had ≥ 1 staff member with some formal critical care training (n = 9, 69%) or who completed Fundamental Critical Care Support (n = 7, 54%) or Advanced Cardiac Life Support (n = 9, 69%) courses. Only 2 ICU (15%) used any kind of checklists for acute resuscitation. Ten (77%) ICU listed lack of trained staff as the most important barrier to improving the care and outcomes of critically ill patients. CONCLUSIONS: In a convenience sample of 13 ICU from LMIC, specialty-trained staff and standardized processes of care such as checklists are frequently lacking. ICU needs-assessment evaluations should be expanded in LMIC as a global priority, with the goal of creating and evaluating context-appropriate checklists for ICU best practices.
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.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle