Evaluating the effectiveness of the Emergency Neurological Life Support educational framework in low-income countries
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 découle