Evaluating the effectiveness of the Emergency Neurological Life Support educational framework in low-income countries
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Emergency Neurological Life Support (ENLS) is an educational initiative designed to improve the acute management of neurological injuries. However, the applicability of the course in low-income countries in unknown. We evaluated the impact of the course on knowledge, decision-making skills and preparedness to manage neurological emergencies in a resource-limited country. Methods: A prospective cohort study design was implemented for the first ENLS course held in Asia. Knowledge and decision-making skills for neurological emergencies were assessed at baseline, post-course and at 6 months following course completion. To determine perceived knowledge and preparedness, data were collected using surveys administered immediately post-course and 6 months later. Results: A total of 34 acute care physicians from across Nepal attended the course. Knowledge and decision-making skills significantly improved following the course (p=0.0008). Knowledge and decision-making skills remained significantly improved after 6 months, compared with before the course (p=0.02), with no significant loss of skills immediately following the course to the 6-month follow-up (p=0.16). At 6 months, the willingness to participate in continuing medical education activities remained evident, with 77% (10/13) of participants reporting a change in their clinical practice and decision-making, with the repeated use of ENLS protocols as the main driver of change. Conclusions: Using the ENLS framework, neurocritical care education can be delivered in low-income countries to improve knowledge uptake, with evidence of knowledge retention up to 6 months.
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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 | 0,014 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».