Study to assess the need for paediatric trauma training in India
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Paediatric trauma is an ever-rising problem in low- and middle-income (LMIC) countries. Recent studies have demonstrated that children with lower injury scores are more likely to die in LMIC countries as compared to developed countries. We conducted this study to assess the need for a dedicated trauma training curriculum relevant to the epidemiology of paediatric injuries in LMIC countries. METHODS: We conducted the study in the apex trauma training site in India, wherein a predesigned questionnaire was circulated to understand the need for additional trauma training for children. RESULTS: A total of 642 trauma care providers out of 800 (response rate is 80.25%) completed the study. Eighty-six per cent (552/642) of trauma care providers felt the need for paediatric trauma training. Only 40% (255/642) of trauma providers were confident in handling children. CONCLUSION: In an anonymous survey, trauma care providers in India admit that they need more specific paediatric trauma training because the majority of them are not confident in handling child victims of trauma. Furthermore, they felt the best solution would be to create paediatric trauma centres, instead of caring for children in adult centres for traumas. Further studies are needed to discover if the development of a standardized Paediatric Trauma Resuscitation Module for trauma care providers can increase their confidence in caring for children who are victims of road injury or other traumas in low- and middle-income countries, and if specialized paediatric trauma centres would indeed decrease morbidity and mortality of children who experience trauma in LMIC countries.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».