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
Notice bibliographique
Résumé
<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>
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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 | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».