AMLS Spanish: Soporte vital mdico avanzado

AMLS: Advanced Medical Life Support (Soporte vital mdico avanzado) es el mejor curso para profesionales prehospitalarios sobre evaluacin mdica avanzada y el tratamiento de afecciones mdicas frecuentes. AMLS, que se ensea en todo el mundo desde 1999, fue el primer programa de educacin de servicios mdicos de urgencia (EMS) en abordar por complete cmo manejar mejor a los pacientes en crisis mdicas. Creado por la Asociacin Nacional de Tcnicos en Medicina de Emergencia (National Association of Emergency Medical Technicians, NAEMT) y con el respaldo de la Asociacin Nacional de Mdicos de EMS (National Association of EMS Physicians, NAEMSP), AMLS hace hincapi en el uso de la Va de evaluacin del soporte vital mdico avanzado. Este instrumento de evaluacin esencial les brinda a los profesionales prehospitalarios las herramientas necesarias para diagnosticar rpidamente a los pacientes mdicos e iniciar una gestin eficaz en el terreno.AMLS es el nico libro de texto aprobado para usarse en el curso de Soporte Vital Mdico Avanzado de la NAEMT. Su contenido mdico se revisa y actualiza continuamente para reflejar los conocimientos y las prcticas actuales basados en pruebas. La filosofa del AMLS se centra en el uso del pensamiento crtico para evaluar a los pacientes y formular planes de manejo.Un enfoque claro para evaluar a los pacientes mdicosEn el terreno, cada segundo cuenta. La Va de evaluacin de AMLS proporciona un enfoque sistemtico para la evaluacin de pacientes mdicos que permite a los profesionales prehospitalarios diagnosticarlos con precisin urgente.Soluciones de tecnologa dinmicaEl contenido de primera categora une un diseo instructivo slido con una interfaz fcil de usar para ofrecer a los instructores y a los estudiantes una experiencia de aprendizaje verdaderamente interactiva y atractiva:El libro electrnico del Manual del Curso de AMLS refuerza los conceptos clave presentados en el cursoEl Conjunto de herramientas para instructores en lnea de AMLS contiene clases interactivas basadas en casos