Prehospital Extremity Fracture Management in Low and Middle‐Income Countries: A Scoping Review of Lay First Responders and Traditional Bonesetters
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Low- and middle-income countries (LMICs) experience the highest rates of injury-related deaths globally, exacerbated by a lack of robust emergency medical services (EMS). Though fractures contribute substantially to global injury, little is known about prehospital management of extremity fractures in LMICs. METHODS: This review included literature published between January 2000 and January 2024. Inclusion criteria pertained to prehospital settings, defined as care rendered prior to hospital presentation, including care provided by lay first responders (LFRs), professional EMS personnel, and traditional bonesetters (TBS). Multiple authors used the Newcastle-Ottawa scale to assess texts meeting inclusion criteria, extracting relevant details for analysis. RESULTS: Of 1251 articles identified, 25 met inclusion criteria. Studies spanned 9 countries across 4 continents, with 14 articles studying care by TBS, 9 by LFRs, and 2 by other prehospital providers. LFR training courses report a combined weighted average pre-/post-course difference of 29.16 percentage points. A total of 67% of included studies report adverse outcomes associated with TBS-managed fractures in the prehospital setting. TBS care is often sought prior to hospital presentation due to sociocultural beliefs, accessibility, and cheaper costs. Few training courses for TBS have been performed, though one course reports a 20.4% increase in fracture management knowledge. CONCLUSION: In certain resource-limited settings, TBS provide most initial fracture management, which may adversely impact outcomes. Knowledge transfer has been demonstrated during prehospital fracture management courses for LFRs and TBS. Early evidence suggests TBS training and integration into healthcare systems may reduce complication rates, improving long-term outcomes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».