Mixed methods process evaluation of pilot implementation of the African Federation for Emergency Medicine trauma data project protocol in Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The African Federation for Emergency Medicine Trauma Data Project (AFEM-TDP) has created a protocol for trauma data collection in resource-limited settings using a clinical chart with embedded standardized data points that facilitates a systematic approach to injured patients. We performed a process evaluation of the protocol's implementation at Tikur Anbessa Specialized Hospital in Addis Ababa, Ethiopia to provide insights for adapting the protocol to our setting. METHODS: During the pilot implementation period, the quality of collected data was assessed. Structured key informant interviews about participant experiences and perceptions of the protocol implementation were then conducted. Interviews were analysed using a SWOT model. RESULTS: During pilot data collection, the overall capture rate was 21%. Variables collected with high frequency included demographics, vital signs and ED diagnosis, while mechanism of injury and ED disposition were often missed. Key informant interviews identified Strengths, Weaknesses, Opportunities and Threats to the protocol. Strengths included improved patient care, enhanced training for junior providers and facilitated data collection. Weaknesses included inadequate supervision and challenges relating to the physical size of the form, which resulted in missing data. Opportunities included retrospective research and quality improvement work. Threats included perceived lack of a local champion, poor buy-in from other hospital departments and need for ongoing financial support. CONCLUSION: A mixed methods process evaluation is an invaluable tool when implementing novel data collection protocols, especially in resource-limited settings. We determined early successes and challenges of the implementation of the AFEM-TDP protocol and generated strategies to adapt the protocol to better suit our setting. Lessons from this process evaluation may be informative for other researchers designing and implementing similar data collection protocols.
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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 | 0,009 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».