Blood transfusion knowledge of surgical residents: is an educational intervention effective?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence-based transfusion education for surgical residents is crucial to improving practice. A pilot study was undertaken to assess the effectiveness of an education module for improving transfusion knowledge among surgical residents. METHODS: Modules were developed and delivered by experts in surgery and transfusion medicine. They were delivered to residents in their first 2 years of training (Surgical Foundations), and to General Surgery residents across all years of training. Premodule and postmodule and retention knowledge assessments were used to assess efficacy. Median assessment scores for each group were compared using a two-sample Wilcoxon rank-sum analysis. Chi-square tests were used to compare each group's correct response rates for each question across the three tests. RESULTS: Median assessment scores of residents in the Surgical Foundations program improved from a mean of 60% premodule to 80% postmodule and remained at 80% in the retention assessment (p < 0.01). Improvements were seen in the areas of transfusion dose, preoperative blood management, management of reactions, and informed consent (p < 0.01). Assessment scores of General Surgery residents also improved from 59%, to 73%, and to 82%, with significant improvement (p < 0.01) between premodule and postmodule scores. Improvements in correct response rates were seen in the areas of management of anemia and permissive hypotension in trauma (p < 0.01). CONCLUSIONS: Transfusion knowledge of surgical residents was improved by a collaborative educational initiative. This could serve as a model for other training programs to improve resident knowledge of evidence-based transfusion practices. The efficacy of such interventions in changing practice remains untested.
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 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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».