Prehospital Emergency Care in Low- and Middle-Income Countries: A Systematic Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An under-developed and fragmented prehospital Emergency Medical Services (EMS) system is a major obstacle to the timely care of emergency patients. Insufficient emphasis on prehospital emergency systems in low- and middle-income countries (LMICs) currently causes a substantial number of avoidable deaths from time-sensitive illnesses, highlighting a critical need for improved prehospital emergency care systems. Therefore, this systematic review aimed to assess the prehospital emergency care services across LMICs. METHODS: This systematic review used four electronic databases, namely: PubMed/MEDLINE, CINAHL, EMBASE, and SCOPUS, to search for published reports on prehospital emergency medical care in LMICs. Only peer-reviewed studies published in English language from January 1, 2010 through November 1, 2022 were included in the review. The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) and Critical Appraisal Skills Programme (CASP) checklist were used to assess the methodological quality of the included studies. Further, the protocol of this systematic review has been registered on the International Prospective Register of Systematic Reviews (PROSPERO) database (Ref: CRD42022371936) and has been conducted following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines. RESULTS: Of the 4,909 identified studies, a total of 87 studies met the inclusion criteria and were therefore included in the review. Prehospital emergency care structure, transport care, prehospital times, health outcomes, quality of information exchange, and patient satisfaction were the most reported outcomes in the considered studies. CONCLUSIONS: The prehospital care system in LMICs is fragmented and uncoordinated, lacking trained medical personnel and first responders, inadequate basic materials, and substandard infrastructure.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 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 | 0,001 |
| 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 découle