Transfusion Camp Rwanda 2023: A train‐the‐trainer workshop establishing locally driven leadership in knowledge translation and sustainability in transfusion medicine education
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Blood transfusion is performed daily in hospitals. Gaps exist between transfusion guidelines and day-to-day clinical care. These gaps are prevalent in resource-limited settings due to scarce continuing medical education. Transfusion Camp Rwanda aims to bridge this gap by (1) delivering context-appropriate up-to-date education, (2) teaching participants how to independently deliver a case-based curriculum and (3) identifying strategies to promote change in transfusion practice in Rwanda. MATERIALS AND METHODS: In May 2023, a multidisciplinary team from Canada and Rwanda carried out a Transfusion Camp train-the-trainer workshop for clinicians from all five provinces in Rwanda. Participants attended in-person lectures, seminars and workshop group discussions on the implementation of the Rwanda National Directives on Rational Use of Blood and Blood Components. Course feedback was based on the Kirkpatrick Model of Training and Evaluation. RESULTS: Fifty-one physicians and laboratory technicians participated in the course. Confidence in caring for patients based on transfusion guidelines was self-rated as 'excellent' by 23% of participants before and 77% after, while 84% reported they planned to teach Transfusion Camp to others and 100% responded that they will apply course content to clinical practice. Workshop groups recommended strategies to improve transfusion medicine practice in Rwanda in four domains: Communication, Institutional Approval, Practice Audits and Education. CONCLUSION: Transfusion medicine education in Rwanda using a train-the-trainer approach was well-received by participants and allowed for a more detailed understanding of the local medical and educational environment. These observations can inform the further expansion of the Transfusion Camp Rwanda project.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».