MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4399697547 · doi:10.2196/47127

Using the Kirkpatrick Model to Evaluate the Effect of a Primary Trauma Care Course on Health Care Workers’ Knowledge, Attitude, and Practice in Two Vietnamese Local Hospitals: Prospective Intervention Study

2024· article· en· W4399697547 sur OpenAlexvenueno aff
Ba Tuan Nguyen, Van Anh Thi Nguyen, Christopher Leigh Blizzard, Andrew Palmer, Huu Tu Nguyen, Thang Cong Quyet, Viet Tran, Marcus Skinner, Haydn Perndt, Mark Nelson

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintVietnameseIntervention (counseling)Trauma careHealth careMedicinePrimary carePsychologyMedical educationNursingFamily medicineMedical emergencyComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The Primary Trauma Care (PTC) course was originally developed to instruct health care workers in the management of patients with severe injuries in low- and middle-income countries (LMICs) with limited medical resources. PTC has now been taught for more than 25 years. Many studies have demonstrated that the 2-day PTC workshop is useful and informative to frontline health staff and has helped improve knowledge and confidence in trauma management; however, there is little evidence of the effect of the course on changes in clinical practice. The Kirkpatrick model (KM) and the knowledge, attitude, and practice (KAP) model are effective methods to evaluate this question. Objective: The aim of this study was to investigate how the 2-day PTC course impacts the satisfaction, knowledge, and skills of health care workers in 2 Vietnamese hospitals using a conceptual framework incorporating the KAP model and the 4-level KM as evaluation tools. Methods: The PTC course was delivered over 2 days in the emergency departments (EDs) of Thanh Hoa and Ninh Binh hospitals in February and March 2022, respectively. This study followed a prospective pre- and postintervention design. We used validated instruments to assess the participants' satisfaction, knowledge, and skills before, immediately after, and 6 months after course delivery. The Fisher exact test and the Wilcoxon matched-pairs signed rank test were used to compare the percentages and mean scores at the pretest, posttest, and 6-month postcourse follow-up time points among course participants. Results: A total of 80 health care staff members attended the 2-day PTC course and nearly 100% of the participants were satisfied with the course. At level 2 of the KM (knowledge), the scores on multiple-choice questions and the confidence matrix improved significantly from 60% to 77% and from 59% to 71%, respectively (P<.001), and these improvements were seen in both subgroups (nurses and doctors). The focus of level 3 was on practice, demonstrating a significant incremental change, with scenarios checklist points increasing from a mean of 5.9 (SD 1.9) to 9.0 (SD 0.9) and bedside clinical checklist points increasing from a mean of 5 (SD 1.5) to 8.3 (SD 0.8) (both P<.001). At the 6-month follow-up, the scores for multiple-choice questions, the confidence matrix, and scenarios checklist all remained unchanged, except for the multiple-choice question score in the nurse subgroup (P=.005). Conclusions: The PTC course undertaken in 2 local hospitals in Vietnam was successful in demonstrating improvements at 3 levels of the KM for ED health care staff. The improvements in the confidence matrix and scenarios checklist were maintained for at least 6 months after the course. PTC courses should be effective in providing and sustaining improvement in knowledge and trauma care practice in other LMICs such as Vietnam.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,691
Score d'incertitude au seuil0,416

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,452 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Medical EducationMême sujetTrauma and Emergency Care StudiesTravaux en français237 207