Long‑Term Impact of HEAT Educational Intervention in the Emergency Department in Karachi, Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
Background: Karachi faced an unprecedented heatwave in 2015, causing severe health outcomes. The heat emergency awareness and treatment (HEAT) intervention was developed to train healthcare providers to identify and manage heat‑related illnesses (HRIs). The HEAT intervention was implemented in major emergency departments (EDs) in Karachi in 2018. Objective: This study evaluated the long‑term impact of the HEAT intervention on ED physicians’ diagnosis and management of patients with HRIs in a single tertiary‑care hospital. Method: This study utilized time‑series analyses to evaluate the long‑term impact of HEAT intervention utilizing ten‑year data (pre‑intervention, 2013–2017 and post‑intervention, 2018–2022). Data were obtained from a single hospital related to diagnoses and management of HRIs for the study period. The outcomes assessed were the number of HRIs diagnosed, use of intravenous (IV) fluids, and use of sponging and ice packs. A zero‑inflated interrupted time series Poisson regression model was used to assess the impact of HEAT intervention on diagnosis and management of HRIs, while accounting for time and maximum ambient temperature. Findings: At the crude level, analyses showed a decrease in the number of HRI diagnoses (estimate = −1.63, p < 0.001*), use of IV fluids (estimate = −0.72, p = 0.09), and in the use of sponging (estimate = −0.51, p = 0.64) in the post‑intervention period. Findings from the sensitivity analyses, excluding the outlier observations due to the severe heat event of 2015, showed a statistically significant increase in HRI diagnoses (estimate = 2.18, p < 0.001*) and in the use of IV fluids (estimate = 2.07, p < 0.001*) in the post‑intervention period. Conclusion: Our educational training intervention was effective in improving HRI diagnosis and management among ED physicians from a select hospital over a long‑term period. Findings need to be generalized with caution to other settings.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».