Strategies for successful trauma registry implementation in low- and middle-income countries—protocol for a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The benefits of trauma registries have been well described. The crucial data they provide may guide injury prevention strategies, inform resource allocation, and support advocacy and policy. This has been shown to reduce trauma-related mortality in various settings. Trauma remains a leading cause of mortality in low- and middle-income countries (LMICs). However, the implementation of trauma registries in LMICs can be challenging due to lack of funding, specialized personnel, and infrastructure. This study explores strategies for successful trauma registry implementation in LMICs. METHODS: The protocol was registered a priori (CRD42017058586). A peer-reviewed search strategy of multiple databases will be developed with a senior librarian. As per PRISMA guidelines, first screen of references based on abstract and title and subsequent full-text review will be conducted by two independent reviewers. Disagreements that cannot be resolved by discussion between reviewers shall be arbitrated by the principal investigator. Data extraction will be performed using a pre-defined data extraction sheet. Finally, bibliographies of included articles will be hand-searched. Studies of any design will be included if they describe or review development and implementation of a trauma registry in LMICs. No language or period restrictions will be applied. Summary statistics and qualitative meta-narrative analyses will be performed. DISCUSSION: The significant burden of trauma in LMIC environments presents unique challenges and limitations. Adapted strategies for deployment and maintenance of sustainable trauma registries are needed. Our methodology will systematically identify recommendations and strategies for successful trauma registry implementation in LMICs and describe threats and barriers to this endeavor. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: The protocol was registered on the PROSPERO international prospective register of systematic reviews ( CRD42017058586 ).
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».