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Enregistrement W2939317627 · doi:10.1007/s00268-019-04947-7

Trauma Surveillance and Registry Development in Mozambique: Results of a 1‐Year Study and the First Phase of National Implementation

2019· article· en· W2939317627 sur OpenAlexafffund
Fadi Hamadani, Tarek Razek, Ezio Massinga, Shailvi Gupta, Monica Muataco, Paloma Muripiha, Catarina Maguni, Vania Muripa, Ivandra Percina, Aassis Costa, Prem Yohannan, David Bracco, Evan G. Wong, Sam Harper, Dan Deckelbaum, Otilia Neves

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Surgery · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health CentreMontreal General Hospital
Organismes subventionnairesGrand Challenges Canada
Mots-clésMedicinePublic healthMedical emergencyHealth careHealth informaticsMajor traumaOccupational safety and healthFamily medicineEmergency medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mozambique has had no policy-driven trauma system and no hospital-based trauma registries, and injury was not a public health priority. In other low-income countries, trauma system implementation and trauma registries have helped to reduce mortality from injury by up to 35%. In 2014, we introduced a trauma registry in four hospitals in Maputo serving 18,000 patients yearly. The project has since expanded nationally. This study summarizes the challenges, results, and lessons learned from this large national undertaking. METHODS: Between October 2014-September 2015, we implemented a trauma registry at four hospitals in Maputo. In October 2015, the project began to be expanded nationally. Physicians and allied health professionals at each hospital were trained to implement the registry, and each identified and trained data collectors. We conducted semi-structured interviews with the key stakeholders of this project to identify the challenges, results, and creative solutions implemented for the success of this project. RESULTS: Most participants identified the importance of having a trauma registry and its usefulness in identifying gaps in trauma care. The registry identified that less than 5% of injured patients arrived by ambulance, which served as evidence for the need for a prehospital system, which the Ministry of Health had already begun implementing. Participants also highlighted how the registry has allowed for a structured clinical approach to patients, ensuring that severely injured patients are identified early. Challenges reported included the high rates of missing data, the difficulty in establishing a streamlined flow of trauma patients within each hospital, and the bureaucratic challenges faced when attempting to improve capacity for trauma care at each hospital by introducing a trauma bay and new technologies. Participants identified the need to improve data completeness, to disseminate the results of the project nationally and internationally, to improve inter-divisional cooperation, and to continue educating health providers on the importance of registries. Participants also identified political instabilities in the region as a potential source of challenge in expanding the project nationally; they also identified the lack of uniform resource allocation and low personnel in many areas, especially rural, as a major burden that would need to be overcome. CONCLUSION: Introduction of a trauma registry system in Mozambique is feasible and necessary. Initial findings provide insight into the nature of traumas seen in Maputo hospitals, but also underscore future challenges, especially in minimizing missing data, utilizing data to develop evidence-based trauma prevention policies, and ensuring the sustainability of these efforts by ensuring continued governmental support, education, and resource allocation. Many of these measures are being undertaken.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,174

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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