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Enregistrement W2750647370 · doi:10.12688/f1000research.12269.3

Continuous training and certification in neonatal resuscitation in remote areas using a multi-platform information and communication technology intervention, compared to standard training: A randomized cluster trial study protocol

2018· preprint· en· W2750647370 sur OpenAlexfundno aff
Carlos Delgado, Enrique Gomez‐Pomar, Pablo Velásquez, Víctor Sánchez, Roberto Shimabuku, Luis Huicho

Notice bibliographique

RevueF1000Research · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGrand Challenges Canada
Mots-clésCertificationNeonatal resuscitationMedicineHealth careInformation and Communications TechnologyMedical emergencyNursingResuscitationEmergency medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<ns4:p> <ns4:bold>Background</ns4:bold> : About 10% of all newborns may have difficulty breathing and require support by trained personnel. In Peru, 90% of deliveries occur in health facilities. However, there is not a national neonatal resuscitation and certification program for the public health sector. In addition, the Andes and the Amazon regions concentrate large rural remote areas, which further limit the implementation of training programs and the accomplishment of continuous certification. Neonatal resuscitation training through the use of information, communication and technology (ICT) tools running on computers, tablets or mobile phones, may overcome such limitations. This strategy allows online and offline access to educational resources, paving the way to more frequent and efficient training and certification processes. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Objective</ns4:bold> : To evaluate the effects of a neonatal resuscitation training and certification program that uses a multi-platform ICT (MP-ICT) strategy on neonatal health care in remote areas. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Methods</ns4:bold> : We propose to conduct the study through a cluster-randomized trial, where the study and analysis unit is the health care facility. Eligible facilities will include primary and secondary health care level facilities that are located in provinces with neonatal mortality rates higher than 15 per 1,000 live births. We will compare the proportion of newborns with a heart rate ≥100 beats per minute at two minutes after birth in health care facilities that receive MP-ICT training and certification implementation, with those that receive standard training and certification. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Discussion</ns4:bold> : We expect that the intervention will be shown as more effective than the current standard of care. We are prepared to include it within a national neonatal resuscitation training and certification program to be implemented at national scale together with policymakers and other key stakeholders. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Trial registration</ns4:bold> : ClinicalTrials.gov Nº NCT03210194 </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Status of the study</ns4:bold> : This study is enrolling participants by invitation only. </ns4:p> <ns4:p>Study protocol version 1.1 – March 31st, 2017</ns4:p>

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,291 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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