Training of Icelandic rural doctors in managing trauma and acute illness
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Rural medicine is in many ways different from urban primary care. In addition to providing primary care for a population, the rural doctor is tasked with the initial evaluation and stabilization of all emergencies usually managed by an Emergency Department in urban areas. The goal of this study was to assess rural doctors' in Iceland attendance of courses in Emergency Medicine (EM), how rural doctors grade their own ability to respond to emergencies and evaluate their Continuous Medical Education (CME) within the field of EM. MATERIALS AND METHODS: In this descriptive cross-sectional study, all rural general practitioners (GP) in Iceland with at least two years of experience post foundation training and who practiced at least a quarter of every year outside the capital area were surveyed using an electronic questionnaire. T-test and qi-square test were used for analysis and significance determined if p<0.05. RESULTS: The survey was sent to 84 doctors with 47 (56%) completing the survey. Over 90% of the participants reported having completed a course in Advanced Life Support (ALS) but only 18% had completed a course in prehospital EM specifically designed for this group of doctors. Over half of the participants considered themselves to have good training to perform 7 out of 11 surveyed emergency procedures. Over 40% of participants considered it necessary to improve their CME in 7 out of 10 categories of EM. The majority of rural GPs considered shortage of doctors in the rural environment a significant factor limiting their CME. CONCLUSIONS: The majority of rural doctors in Iceland consider themselves to have a good training to provide initial EM care in their community. Efforts to improve their training in this field of medicine should focus on scene safety and working in the prehospital setting, pediatrics, labor and deliveries and gynecological emergencies. Rural doctors need to have access to appropriate EM training courses.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,006 | 0,001 |
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 ».