Prehospital Whole Blood Transfusion Training in Ukraine: A Case Study Highlighting the Efficacy of Collaboration and Advocacy
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Early in the Russian-Ukrainian conflict, the Ukrainian Ministry of Health (MoH) implemented policy reform to allow for pre-hospital whole blood transfusion (pWBT). Team Rubicon (TR) worked with a multinational group of experts to disseminate training that accelerated the implementation of pWBT across the country. Method: TR utilized an assess, align, and act (A3) approach to drive the pWBT implementation. TR established relationships with Ukrainian providers to understand current needs, restrictions, and protocols for pWBT. TR aligned pWBT advocacy efforts, working with the disaster medicine program at Ivano-Frankivsk Medical National University to create a local lead advocate. Existing and novel coordination mechanisms were used to unite and inform MoH, World Health Organization, Non-Governmental Organizations, and local health systems. Finally, TR coordinated a multispecialty, multi-national team of healthcare providers who developed and delivered a training package in alignment with national guidelines utilizing a combination of didactics, videos, and demonstrations. From August to October of 2022, TR conducted pWBT trainings across Ukraine. Pre- and post-surveys were utilized to determine comfort with pWBT and usefulness of the training. Results: TR emerged as the point of reference for pWBT in Ukraine. 109 individuals from over 14 organizations were trained. Participants included 69 physicians, 23 paramedics, 7 nurses, and 10 other professionals. 95% of those surveyed had not received prior pWBT training. Participants reported increased comfort levels, with average pre- and post-course comfort scores of 1.7 and 3.2 (4=very comfortable), respectively. The majority of participants found the training useful (average score of 3.8, 4=very useful). Feedback demonstrated high satisfaction ratings and an increased awareness of the regulatory changes. Conclusion: TR utilized the A3 model to drive a coalition that supported policy reform and trauma system improvements in Ukraine. TR’s ability to leverage international medical expertise, work collaboratively with MoH, and provide material resources supported local implementation of pWBT.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».