Knowledge and training in paediatric medical traumatic stress and trauma-informed care among emergency medical professionals in low- and middle-income countries
Notice bibliographique
Résumé
Background: Provision of psychosocial care, in particular trauma-informed care, in the immediate aftermath of paediatric injury is a recommended strategy to minimize the risk of paediatric medical traumatic stress.Objective: To examine the knowledge of paediatric medical traumatic stress and perspectives on providing trauma-informed care among emergency staff working in low- and middle-income countries (LMICs).Method: Training status, knowledge of paediatric medical traumatic stress, attitudes towards incorporating psychosocial care and barriers experienced were assessed using an online self-report questionnaire. Respondents included 320 emergency staff from 58 LMICs. Data analyses included descriptive statistics, t-tests and multiple regression.Results: Participating emergency staff working in LMICs had a low level of knowledge of paediatric medical traumatic stress. Ninety-one percent of respondents had not received any training or education in paediatric medical traumatic stress, or trauma-informed care for injured children, while 94% of respondents indicated they wanted training in this area.Conclusions: There appears to be a need for training and education of emergency staff in LMICs regarding paediatric medical traumatic stress and trauma-informed care, in particular among staff working in comparatively lower income countries.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».