Non-Doctors as Trauma Surgeons? A Controlled Study of Trauma Training for Non-Graduate Surgeons in Rural Cambodia
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Due to the accelerating global epidemic of trauma, efficient and sustainable models of trauma care that fit low-resource settings must be developed. In most low-income countries, the burden of surgical trauma is managed by non-doctors at local district hospitals. OBJECTIVE: This study examined whether it is possible to establish primary trauma surgical services of acceptable quality at rural district hospitals by systematically training local, non-graduate, care providers. METHODS: Seven district hospitals in the most landmine-infested provinces of Northwestern Cambodia were selected for the study. The hospitals were referral points in an established prehospital trauma system. During a four-year training period, 21 surgical care providers underwent five courses (150 minutes total) focusing on surgical skills training. In-hospital trauma deaths and post-operative infections were used as quality-of care indicators. Outcome indicators during the training period were compared against pre-intervention data. RESULTS: Both the control and treatment populations had long prehospital transport times (three hours) and were severely injured (median Injury Severity Scale Score = 9). The in-hospital trauma fatality rate was low in both populations and not significantly affected by the intervention. The level of post-operative infections was reduced from 22.0% to 10.3% during the intervention (95% confidence interval for difference 2.8-20.2%). The trainees' self-rating of skills (Visual Analogue Scale) before and after the training indicated a significantly better coping capacity. CONCLUSIONS: Where the rural hospital is an integral part of a prehospital trauma system, systematic training of non-doctors improves the quality of trauma surgery. Initial efforts to improve trauma management in low-income countries should focus on the district hospital.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 ».