Emergency Medicine Providers' Knowledge and Management of Pediatric Tropical Diseases
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to perform a needs assessment of pediatric (PEM) and general emergency medicine (EM) provider knowledge, comfort, and current practice patterns in the evaluation of pediatric tropical infectious diseases. METHODS: An online survey was developed based on educational priorities identified by an expert panel via modified Delphi methodology. The survey included assessment of providers' typical evaluation, diagnosis, and treatment of tropical diseases and was distributed to PEM and EM providers in 2 large professional organizations. RESULTS: A total of 333 physicians (285 PEM, 32 EM, 8 combined PEM/EM, and 8 general pediatricians in emergency department) participated. Fifty-five percent of vignettes were answered correctly. Those who trained outside the United States or Canada (odds ratio [OR], 1.8; 95% confidence interval [CI], 1.1-3.0) and PEM-trained providers (OR, 2.6; 95% CI, 1.2-5.9) were more likely to answer questions correctly. Providers answered more questions correctly about dengue (76%) and tuberculosis (77%) than typhoid (53%) and malaria (39%) (OR, 3.8; 95% CI, 3.0-4.9). Diagnostic evaluation for tropical diseases was variable with greater than 75% agreement for only 2 tests: blood smears in febrile patients from Africa (86%) and bacterial stool cultures in patients with bloody stools from Africa, Asia, or Latin America (94%). Providers had low (62%) or medium (35%) comfort level with pediatric tropical diseases, and 93% were interested in accessing emergency department-specific resources. CONCLUSIONS: Pediatric EM and EM providers' knowledge and evaluation for pediatric tropical diseases are variable. Providers recognized their knowledge gaps and expressed interest in gaining access to resources and guidelines to standardize and improve evaluation and treatment of these diseases.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,007 | 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 ».