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Enregistrement W4382463237 · doi:10.1016/j.afjem.2023.06.001

Out of hospital emergency care in Nigeria: A narrative review

2023· review· en· W4382463237 sur OpenAlexaff
Taofiq Oyedokun, Emre Mehrab Islam, Nkemakolam Obinna Eke, O. Oladipo, Olurotimi Akinola, Olufunmilayo Salami

Notice bibliographique

RevueAfrican Journal of Emergency Medicine · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of British ColumbiaUniversity of SaskatchewanUniversity of AlbertaUniversity of VictoriaRoyal University Hospital
Organismes subventionnairesOffice of the Higher Education Commission
Mots-clésMedicineMedical emergencyNarrativeNarrative reviewEmergency medicineIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Out of Hospital Emergency Care (OHEC) in Nigeria, the most populous country with the highest GDP in Africa, is considered inadequate. A better understanding of the current state of OHEC is essential to address the country's unique challenges and offer potential solutions. Objectives: This paper sought to identify gaps, barriers, and facilitators in implementing an OHEC model in Nigeria and provide recommendations for improvement. Methods: We searched MEDLINE (PubMed), Embase (OVID), CINAHL (EBSCO), and Google Scholar, using combinations of "emergency medical care" ('FRC,' 'PHC,' and 'EMS') OR prehospital care OR emergency training' AND 'Nigeria.' We included papers that described OHEC in Nigeria and were published in English. Of the initial 73 papers, those that met our inclusion criteria and those obtained after examination of reference lists comprised the 20 papers that contributed to our final review. Two authors independently reviewed all the papers, extracted data relevant to our objectives and performed a content analysis. All authors reviewed, discussed, and refined the proposed recommendations. Key recommendations: For OHEC to meet the needs of Nigerians and achieve international standards, the following challenges need to be addressed: harmful cultural practices, inadequate training of citizens in the provision of first aid or of professionals that provide prehospital care, lack of proper infrastructure, poor communication, absent policy, and poor funding. Based on the available literature, this paper proposes key recommendations to improve OHEC with the hope of improving the standards of living. The federal government should provide general oversight, but this will require political will on the part of the country's leadership and the provision of adequate funding.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0090,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,099
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,323 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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