Challenge of virtual medical emergency education in conflict zone in low and middle-income countries: A protocol for systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Healthcare training in conflict‑affected low‑ and middle‑income countries is repeatedly disrupted by insecurity, displacement, and damaged infrastructure. Virtual education offers a practical route to sustain emergency care training when classrooms and clinical placements are curtailed, but the effectiveness of such programmes and the feasibility of delivery under conflict conditions remain uncertain. This protocol sets out methods to evaluate educational outcomes and implementation barriers for online emergency medical education in these settings. Methods: This will be a systematic review and, where appropriate, meta‑analysis registered prospectively with PROSPERO and aligned with PRISMA 2020. We will include randomised, quasi‑experimental, observational, qualitative, and mixed‑methods studies that evaluate virtual or online emergency education for healthcare professionals, trainees, students, or first responders in conflict‑affected low‑ and middle‑income countries. Primary outcomes will be knowledge and skill gain; secondary outcomes will include learner satisfaction and implementation barriers spanning technical, infrastructural, pedagogical, security, and cost domains. We will search PubMed, Embase, Scopus, and Web of Science for records from October 2022 to May 2025 with no language restrictions. Two reviewers will screen and extract data independently with third‑party adjudication, contacting authors for missing information. Risk of bias will be assessed using RoB 2, the Newcastle–Ottawa Scale, CASP, and MMAT as appropriate, and certainty of evidence with GRADE. When at least three comparable studies with quantitive outcomes are available, we will conduct random‑effects meta‑analysis using standardised mean differences with 95% confidence intervals; otherwise a SWiM‑guided narrative synthesis will be undertaken. Heterogeneity will be examined with I² alongside prespecified subgroup and sensitivity analyses. Discussion: The review will clarify the educational impact of virtual emergency training in conflict settings and identify context‑specific barriers, informing programme design, equitable access, and integration with resilient blended learning models. Registration: This protocol had been prospectively registered with PROSPERO (ID: CRD420251083001)
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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 | 0,010 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».