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.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».