Transfusion medicine and blood banking education and training for blood establishment laboratory staff: A review of selected countries in Africa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Avoidable human error is a significant cause of transfusion adverse events. Adequately trained, laboratory staff in blood establishments and blood banks, collectively blood facilities, are key in ensuring high-quality transfusion medicine (TM) services. Gaps in TM education and training of laboratory staff exist in most African countries. We assessed the status of the training and education of laboratory staff working in blood facilities in Africa. STUDY DESIGN AND METHODS: A cross-sectional study using a self-administered pilot-tested questionnaire was performed. The questionnaire comprised 26 questions targeting six themes. Blood facilities from 16 countries were invited to participate. Individually completed questionnaires were grouped by country and descriptive analysis performed. RESULTS: Ten blood establishments and two blood banks from eight African countries confirmed the availability of a host of training programs for laboratory staff; the majority of which were syllabus or curriculum-guided and focused on both theoretical and practical laboratory skills development. Training was usually preplanned, dependent on student and trainer availability and delivered through lecture-based classroom training as well as formal and informal on the job training. There were minimal online didactic and self-directed learning. Teaching of humanistic values appeared to be lacking. CONCLUSION: We confirmed the availability of diverse training programs across a variety of African countries. Incorporation of virtual learning platforms, rather than complete reliance on didactic, in-person training programs may improve the education reach of the existing programs. Digitalization driven by the coronavirus disease 2019 pandemic may provide an opportunity to narrow the knowledge gap in low- and middle-income countries (LMICs).
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».