Evaluating the effectiveness of cardiac arrest resuscitation short course (CARS) for rural physicians of Asia: The Rural Emergency Care Training for Physicians (RECTIFY) project
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physicians from resource-constrained rural areas being lone lifesavers pose a unique challenge in resuscitating emergencies like cardiac arrest. Rural Emergency Care Training for Physicians (RECTIFY) was devised as a short course training to equip them to deal with occasional emergencies using minimal gadgets. This study was conceived to assess the effectiveness of the RECTIFY-Cardiac Arrest Resuscitation Short course (CARS) module in improving current knowledge and practice of cardiopulmonary resuscitation (CPR) among interested rural physicians of Asia. METHODS: A three-tier observational study was conducted to assess current CPR knowledge with a pretested structured questionnaire and skills using a checklist, followed by a 3-h hands-on training and posttest evaluation using the same study instruments. Data were entered into Microsoft Excel and analyzed using SPSS 13.0. RESULTS: = 0.001). Whereas a majority improved upon chest compression skills, appropriate use of sophisticated gadgets like automated external defibrillators (AED) was low (2.4%) despite training. CONCLUSION: The level of knowledge and skill among participants was poor despite the enthusiasm and positive intent. The impact of RECTIFY-CARS on knowledge and skills among participant physicians was significant and is recommended for implementation by health policymakers in resource-poor rural settings. However, essential gadgets like AED were not impactful which necessitates the use of simpler rural alternatives.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».