Development of a short course on management of critically ill patients with acute respiratory infection and impact on clinician knowledge in resource‐limited intensive care units
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The 2009 influenza A (H1N1) pandemic caused surges of patients in intensive care units (ICUs) in resource-limited settings. Several Ministries of Health requested clinical management guidance from the World Health Organization (WHO), which had not previously developed guidance regarding critically ill patients. OBJECTIVE: To assess the acceptability and impact on knowledge of a short course about the management of critically ill patients with acute respiratory infections complicated by sepsis or acute respiratory distress syndrome delivered to clinicians in resource-limited ICUs. METHODS: Over 4 years (2009-2013), WHO led the development, piloting, implementation and preliminary evaluation of a 3-day course that emphasized patient management based on evidence-based guidelines and used interactive adult-learner teaching methodology. International content experts (n = 35) and instructional designers contributed to development. We assessed participants' satisfaction and content knowledge before and after the course. RESULTS: The course was piloted among clinicians in Trinidad and Tobago (n = 29), Indonesia (n = 38) and Vietnam (n = 86); feedback from these courses contributed to the final version. In 2013, inaugural national courses were delivered in Tajikistan (n = 28), Uzbekistan (n = 39) and Azerbaijan (n = 30). Participants rated the course highly and demonstrated increased immediate content knowledge after (vs before) course completion (P < .001). CONCLUSIONS: We found that it was feasible to create and deliver a focused critical care short course to clinicians in low- and middle-income countries. Collaboration between WHO, clinical experts, instructional designers, Ministries of Health and local clinician-leaders facilitated course delivery. Future work should assess its impact on longer-term knowledge retention and on processes and outcomes of care.
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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) | 0,000 | 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 ».