A survey of emergency medicine and orthopaedic physicians’ knowledge, attitude, and practice towards the use of peripheral nerve blocks
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Peripheral nerve blocks (also known as regional anaesthesia) are currently used by many anaesthesiologists and emergency physicians for perioperative and procedural pain management. METHODS: This is a cross sectional descriptive study conducted to evaluate knowledge, attitudes, and current practice towards use of peripheral nerve blocks for lower extremity injuries at Black Lion Hospital, a tertiary trauma centre in Addis Ababa. RESULTS: A standardised survey was conducted with 64 participants working in emergency medicine [30/64 (46.9%)] and orthopaedics [34/64 (53.1%)]. Twenty-three of 64 (35.9%) respondents had received formal training. Knowledge was acquired from didactic/workshop format for 15/23 (65.2%), followed by peer training 6/23 (39.1%). The majority, 62/64 (96.9%), believed that knowledge of general anatomy and nerve blocks are very important. Thirty-one of 64 (48%) of the respondents did not routinely perform peripheral nerve blocks. A majority, 27/31 (87.1%) stated they lacked the required skills. Ultrasound guidance of the femoral nerve 16/33 (48.5%) was the most commonly performed peripheral nerve block, followed by ankle block using anatomic landmarks 15/33 (45.5%). Almost all (15/16) ultrasound-guided nerve blocks were done by emergency medicine providers, while all anatomic land mark guided blocks were done by orthopaedic teams. A majority of the respondents (93.8%) (n = 60) were optimistic that their practice on peripheral nerve blocks would increase in future. A highly significant association was found between previous training on peripheral nerve blocks and the number of peripheral nerve blocks performed in a month; p value - 0.006. DISCUSSION: This study indicates peripheral nerve blocks are likely underutilised due to lack of training. There was a positive attitude towards peripheral nerve blocks but gaps on knowledge and practice.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».