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Enregistrement W3079447325 · doi:10.4187/respcare.07823

A Cross-Sectional Survey of Practice Patterns and Selected Demographics of Respiratory Therapists in India

2020· article· en· W3079447325 sur OpenAlexaff
Madhuragauri Shevade, Rajiv Yeravdekar, Sundeep Salvi

Notice bibliographique

RevueRespiratory Care · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensThe Marigold Foundation
Organismes subventionnairesChest Research Foundation
Mots-clésMedicineSnowball samplingBachelorCross-sectional studyDemographicsFamily medicineBachelor degreeNursingDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Respiratory therapy was introduced to India in 1995. Respiratory therapists (RTs) work alongside doctors in hospitals. Of the 993 universities in India, a few have bachelor's or master's programs in respiratory therapy, but no studies have examined the demographics, geographical spread, or skills used by these RTs. This study assessed the demographics and services offered by RTs in India. METHODS: This was a cross-sectional study based on a survey administered on paper, by telephone, or online. RTs were selected by convenience sampling from institutional databases and from WhatsApp groups of RTs in India, as well through snowball sampling of co-workers. A link to the online survey was shared on the author's personal social media channels. Of the invited RTs, 465 consented and participated; of those, 237 answered all questions. RESULTS: Of the 237 respondents completing the survey, 73% had bachelor's degree, 16.5% had a master's degree, 4.6% had a diploma, 2.5% had mixed qualifications, 1.7% had post graduate diploma, 0.8% had a certificate, 0.4% had a master of business administration degree, and 0.4% had a PhD degree. Almost all (96.6%) worked as an RT or in a job that required respiratory therapy knowledge. Although individuals may have had multiple job roles, 77.6% worked as a hospital staff RT. The least frequently performed competencies were recommending diagnostic procedures, using evidence-based principles, initiating and conducting patient and family education, and administering home care and pulmonary rehabilitation; the most frequently performed competencies were support oxygenation and ventilation, ensuring infection control, and maintaining a patent airway. CONCLUSIONS: Most subjects were employed in south India and had a bachelor's degree. They worked as staff RTs with a focus on the acute care environment. Pneumonia, asthma, COPD, and ARDS were the most commonly managed diseases. Competencies such as recommending procedures, planning and providing pulmonary rehabilitation, and administering home-based care were the least frequently performed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,775

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,307 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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