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AMLS: Advanced Medical Life Support (Soporte vital médico avanzado) es el mejor curso para profesionales prehospitalarios sobre evaluación médica avanzada y el tratamiento de afecciones médicas frecuentes. AMLS, que se enseña en todo el mundo desde 1999, fue el primer programa de educación de servicios médicos de urgencia (EMS) en abordar por complete cómo manejar mejor a los pacientes en crisis médicas. Creado por la Asociación Nacional de Técnicos en Medicina de Emergencia (National Association of Emergency Medical Technicians, NAEMT) y con el respaldo de la Asociación Nacional de Médicos de EMS (National Association of EMS Physicians, NAEMSP), AMLS hace hincapié en el uso de la Vía de evaluación del soporte vital médico avanzado. Este instrumento de evaluación esencial les brinda a los profesionales prehospitalarios las herramientas necesarias para diagnosticar rápidamente a los pacientes médicos e iniciar una gestión eficaz en el terreno. AMLS es el único libro de texto aprobado para usarse en el curso de Soporte Vital Médico Avanzado de la NAEMT. Su contenido médico se revisa y actualiza continuamente para reflejar los conocimientos y las prácticas actuales basados en pruebas. La filosofía del AMLS se centra en el uso del pensamiento crítico para evaluar a los pacientes y formular planes de manejo. Un enfoque claro para evaluar a los pacientes médicos En el terreno, cada segundo cuenta. La Vía de evaluación de AMLS proporciona un enfoque sistemático para la evaluación de pacientes médicos que permite a los profesionales prehospitalarios diagnosticarlos con precisión urgente. Soluciones de tecnología dinámica El contenido de primera categoría une un diseño instructivo sólido con una interfaz fácil de usar para ofrecer a los instructores y a los estudiantes una experiencia de aprendizaje verdaderamente interactiva y atractiva: El libro electrónico del Manual del Curso de AMLS refuerza los conceptos clave presentados en el curso El Conjunto de herramientas para instructores en línea de AMLS contiene clases interactivas basadas en casos