Core competencies in critical care for general medical practitioners in South Africa: A Delphi study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite a high burden of disease that requires critical care services, there are a limited number of intensivists in South Africa (SA). Medical practitioners at district and regional public sector hospitals frequently manage critically ill patients in the absence of intensivists, despite these medical practitioners having had minimal exposure to critical care during their undergraduate training. Objectives: To identify core competencies in critical care for medical practitioners who provide critical care services at public sector hospitals in SA where intensivists are not available to direct patient management. Methods: A preliminary list of core competencies in critical care was compiled. Thereafter, 13 national and international experts were requested to achieve consensus on a final list of core competencies that are required for critical care by medical practitioners, using a modified Delphi process. Results: A final list of 153 core competencies in critical care was identified. Conclusion: The core competencies identified by this study could assist in developing training programmes for medical practitioners to improve the quality of critical care services provided at district and regional hospitals in SA. Contribution of the study: The study provides consensus on a list of core competencies in critical care that non-intensivist medical practitioners managing critically ill patients in healthcare settings in South Africa, especially where intensivists are not readily available, should have. The list can form the core content of training programmes aimed at improving critical care competence of general medical practitioners, and in this way hopefully improve the overall outcomes of critically ill patients in South Africa.
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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 | 0,015 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».