Noninvasive Ventilation: Education and Training. A Narrative Analysis and an International Consensus Document
Notice bibliographique
Résumé
Noninvasive ventilation (NIV) is an increasingly used method of respiratory support. The use of NIV is expanding over the time and if properly applied, it can save patients' lives and improve long-term prognosis. However, both knowledge and skills of its proper use as life support are paramount. This systematic review aimed to assess the importance of NIV education and training. Literature search was conducted (MEDLINE: 1990 to June, 2018) to identify randomized controlled studies and systematic reviews with the results analyzed by a team of experts across the world through e-mail based communications. Clinical trials examining the impact of education and training in NIV as the primary objective was not found. A few studies with indirect evidence, a simulation-based training study, and narrative reviews were identified. Currently organized training in NIV is implemented only in a few developed countries. Due to a lack of high-grade experimental evidence, an international consensus on NIV education and training based on opinions from 64 experts across the twenty-one different countries of the world was formulated. Education and training have the potential to increase knowledge and skills of the clinical staff who deliver medical care using NIV. There is a genuine need to develop structured, organized NIV education and training programs, especially for the developing 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 | 0,020 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».