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Enregistrement W4387120150 · doi:10.7759/cureus.46102

Knowledge, Awareness, and Understanding of Pediatric Triage Among Nursing Officers in India: A Multicenter Study

2023· article· en· W4387120150 sur OpenAlexaboutno aff
Varun Anand, Chandan Kumar Dey, Arvind Shukla, Murugan TP, Pugazhenthan Thangaraju, Santosh Kumar Rathia, Sandeep Barman, Anil Kumar Goel, Niraj Kumar Srivastava, Harish Meena

Notice bibliographique

RevueCureus · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTriageMedicineHealth careGovernment (linguistics)NursingMedical emergencyFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Triage is crucial in patient screening within emergency departments (EDs) worldwide. It is one of the essential and standard medical practices in many developed countries. However, in India, there is a need for improvement in triage utilization, as it is predominantly performed by resident doctors or medical officers, leading to an uneven distribution of clinical skills among healthcare providers (HCPs). A comprehensive analysis incorporating literature review and data collection revealed that while mandatory screening is conducted in most Indian EDs, the formal implementation of standardized triage protocols remains limited. Like in developed countries, registered nurses or nursing officers (NOs) can be effectively trained and directed to play the role of dedicated triage personnel in EDs of most of the healthcare facilities in India. METHOD AND MATERIALS: This study aimed to examine the current state of triage utilization and its impact on the distribution of responsibilities among HCPs in Indian EDs. Through this online survey, the investigators assessed the knowledge and practical understanding of clinical triaging among NOs, working at various hospitals nationwide. RESULTS: The participants included 5,029 NOs working in various parts of India, predominantly nursing graduates (82.52%), the majority being employed in government healthcare settings (84.01%) and most having over five years of cumulative working experience in the ED (70.77%). Nurses showed inadequate knowledge and awareness about the Pediatric Assessment Triangle (PAT) used for quick initial evaluation (62.18% among all participants). Concerning the complete triage process applicable, especially in pediatric ED settings, they had even less satisfactory knowledge and understanding, e.g., identifying primary (28.27%) and secondary (22.69%) survey components via focused history and examination, properly using temperature assessment (23.32%) and instant blood glucose level assessment (22.95%) in triage, and knowing various types of internationally accepted triage systems for ED-based health facilities such as the Emergency Severity Index (ESI), Canadian Triage and Acuity Scale (CTAS), and Australasian Triage Scale (ATS) (15.87%). ANOVA and post hoc analysis revealed that the intergroup performance of the study participants with maximum correct responses to the knowledge-determining specified subset of the questionnaire depicts the significantly higher role of graduate nursing degree over diploma such as General Nursing and Midwifery (GNM)/Auxiliary Nursing and Midwifery (ANM) qualification, working in government hospital versus private setup, and ED working experience of >5 years over that of <5 years. CONCLUSIONS: Of the participants in the study, 50% were not evaluated for cognitive or psychomotor domains during their assessment examinations. The research illuminated a significant disparity in knowledge and proficiency levels among Indian nurses concerning pediatric triage, especially with the ability to effectively apply the PAT for initial patient evaluations, discern components of primary and secondary surveys, and comprehend various triage systems. This study underscores the importance of comprehensive reform in the Indian healthcare system and teaching curriculum by emphasizing clinical triage training and interprofessional collaboration, and establishing guidelines and regulations to ensure consistent and standardized triage practices across all EDs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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