Awareness, knowledge, and attitude towards basic life support among healthcare professional students in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
A comprehensive understanding of emergency care is an essential skill for all medical students to effectively manage emergency situations. The aim of this study was to evaluate healthcare professional students' understanding of basic life support (BLS) and to identify the factors that influence this knowledge. A Multi-center cross-sectional study was conducted across eight educational institutions in the Dhaka, Jashore, and Sylhet divisions of Bangladesh from January to June 2024, which included final-year medicine, physiotherapy, and nursing students. A total of 486 participants were selected by the convenience sampling method. A bi-variable and multi-variable logistic regression analysis was carried out and the p-value was set at <0.05. In this study, 73.3% of participants had inadequate knowledge in basic component (BC) and 82.5% of participant had inadequate knowledge in individual component (IC) of BLS. Medicine students demonstrated a threefold increased understanding of BLS in its BC (AOR 2.80; 95% CI 1.70-4.61, p = 0.001). Participants who completed the BLS course demonstrated a twofold increase in knowledge of BLS (AOR 2.14; 95% CI 0.82-5.60, p = 0.123) regarding the BC. In contrast, female students demonstrated significantly lower knowledge of the IC of basic life support (AOR 0.56; 95% CI 0.33-0.93, p = 0.025). Medicine students (AOR 2.36; 95% CI 1.25-4.46, p = 0.009) and nursing students (AOR 2.26; 95% CI 1.18-4.32, p = 0.014) exhibited a significantly better understanding of the IC of BLS. Participants who had already taken the BLS course knew four times as much about each part of BLS (AOR 3.98; 95% CI 1.54-10.27, p = 0.004). This research indicates that healthcare professional students in Bangladesh possess insufficient knowledge of BLS. It is crucial for national health policymakers to priorities this finding and implement training programs for students, as well as professionals.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».