The Orthopedic Trauma Symposium: improving care of orthopedic injuries in Haiti
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although single-trip volunteer medical teams can provide much-needed acute trauma care following natural disasters, their ability to leave a legacy of improved care in the region is often limited. One way to improve treatment of traumatic injuries is through conference-based teaching, such as the Orthopedic Trauma Symposium (OTS), which took place in Haiti in 2014. However, there is little research evaluating the effectiveness of such teaching tools. We evaluated the OTS and the potential benefits of future iterations of the course. METHODS: A survey consisting of 5-point Likert scale questions as well as qualitative open feedback assessed respondents' opinions regarding the value, content and delivery of the OTS. Respondents were classified dichotomously in terms of their role in the OTS (instructor v. participant) to measure any meaningful difference in feedback. RESULTS: In total, 84% of all participants agreed that course content was clearly communicated, and 98% agreed that instructors were knowledgeable in the topics covered. Moreover, 87% of all participants responded that they would apply the training in their medical practices going forward. CONCLUSION: Haitian physicians, residents and medical students responded favourably to the OTS. Open-ended questions offered concise, attainable improvements for future iterations of the course. Organizations committed to improving medical care in low- and middle-income countries should take note of these findings while continuing to develop the OTS and similar initiatives globally.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 ».