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Enregistrement W2593708140 · doi:10.1371/journal.pone.0173233

Pediatric emergency care capacity in a low-resource setting: An assessment of district hospitals in Rwanda

2017· article· en· W2593708140 sur OpenAlexafffund
Celestin Hategeka, Jean Shoveller, Lisine Tuyisenge, Cynthia Kenyon, David F. Cechetto, Larry D. Lynd

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreWestern UniversityCentre for Advancing Health OutcomesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésTriageMedicineMedical emergencyLife supportAdvanced life supportHealth careNeonatal resuscitationEmergency departmentEmergency medicineResuscitationNursingIntensive care medicineCardiopulmonary resuscitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Health system strengthening is crucial to improving infant and child health outcomes in low-resource countries. While the knowledge related to improving newborn and child survival has advanced remarkably over the past few decades, many healthcare systems in such settings remain unable to effectively deliver pediatric advance life support management. With the introduction of the Emergency Triage, Assessment and Treatment plus Admission care (ETAT+)-a locally adapted pediatric advanced life support management program-in Rwandan district hospitals, we undertook this study to assess the extent to which these hospitals are prepared to provide this pediatric advanced life support management. The results of the study will shed light on the resources and support that are currently available to implement ETAT+, which aims to improve care for severely ill infants and children. METHODS: A cross-sectional survey was undertaken in eight district hospitals across Rwanda focusing on the availability of physical and human resources, as well as hospital services organizations to provide emergency triage, assessment and treatment plus admission care for severely ill infants and children. RESULTS: Many of essential resources deemed necessary for the provision of emergency care for severely ill infants and children were readily available (e.g. drugs and laboratory services). However, only 4/8 hospitals had BVM for newborns; while nebulizer and MDI were not available in 2/8 hospitals. Only 3/8 hospitals had F-75 and ReSoMal. Moreover, there was no adequate triage system across any of the hospitals evaluated. Further, guidelines for neonatal resuscitation and management of malaria were available in 5/8 and in 7/8 hospitals, respectively; while those for child resuscitation and management of sepsis, pneumonia, dehydration and severe malnutrition were available in less than half of the hospitals evaluated. CONCLUSIONS: Our assessment provides evidence to inform new strategies to enhance the capacity of Rwandan district hospitals to provide pediatric advanced life support management. Identifying key gaps in the health care system is required in order to facilitate the implementation and scale up of ETAT+ in Rwanda. These findings also highlight a need to establish an outreach/mentoring program, embedded within the ongoing ETAT+ program, to promote cross-hospital learning exchanges.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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