Guidance we can trust? The status and quality of prehospital clinical guidance in sub-Saharan Africa: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Prehospital care is integral in addressing sub-Saharan Africa's (SSA) high injury and illness burden. Consequently, robust, high-quality prehospital guidance documents are needed to inform care. These guidance documents include, but are not limited to, clinical practice guidelines (CPGs), protocols and algorithms that are contextually appropriate for SSA. However, SSA prehospital guidance mostly originates from the 'Global North,' with limited guidance for Africa by Africans. To strengthen prehospital clinical practice in SSA, we described and appraised all prehospital SSA guidance documents informing clinical decision making. METHODS: We conducted a scoping review of prehospital-relevant guidance documents, including CPGs, algorithms, protocols and position statements originating from SSA. We performed a comprehensive literature search in various databases (PUBMED and SCOPUS), guideline clearing houses (Scottish Intercollegiate Guidelines Network, Trip, and Guidelines International Network), journals, various forms of grey literature and contacted experts. Guidance document screening and data extraction was done independently, in duplicate and reviewed by a third author. Guidance quality was then determined using the AGREE II tool and data were analysed using simple descriptive statistics. RESULTS: We included 51 guidance documents from 13 countries across SSA after screening 2320 potential documents. The majority of guidance documents lacked an evidence foundation, made recommendations based on expert input, and were predominantly end-user presentations such as algorithms or protocols. Overall, reporting quality was poor, specifically for critical domains such as rigour of development; however, clarity of presentation was generally strong. Guidance topics were focused around resuscitation and common diseases (both communicable and non-communicable) with major gaps identified across a variety of topics; such as mental health for example. CONCLUSION: The majority of prehospital clinical guidance from SSA provides clinicians with excellent ready to use end-user material. Conversely, most of the guidance documents lack an appropriate evidence foundation and fail to transparently report the guidance development process, highlighting the need to strengthen and build guideline development capacity to promote the transition from eminence-based to evidence-based guidance for prehospital care in SSA. Guideline developers, professional societies and publishers need to be aware of international and local guidance document development and reporting standards in order to produce guidance we can trust.
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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 | 0,093 | 0,416 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,031 | 0,031 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,014 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| 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 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 ».