Rwandan Surgical and Anesthesia Infrastructure: A Survey of District Hospitals
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In low-income countries, unmet surgical needs lead to a high incidence of death. Information on the incidence and safety of current surgical care in low-income countries is limited by the paucity of data in the literature. The aim of this survey was to assess the surgical and anesthesia infrastructure in Rwanda as part of a larger study examining surgical and anesthesia capacity in low-income African countries. METHODS: A comprehensive survey tool was developed to assess the physical infrastructure of operative facilities, education and training for surgical and anesthesia providers, and equipment and medications at district-level hospitals in sub-Saharan Africa. The survey was administered at 21 district hospitals in Rwanda using convenience sampling. RESULTS: There are only nine Rwandan anesthesiologists and 17 Rwandan surgeons providing surgical care for a population of more than 10 million. The specialty-trained Rwandan surgeons and anesthesiologists are practicing almost exclusively at referral hospitals, leaving surgical care at district hospitals to the general practice physicians and nurses. All of the district hospitals reported some lack of surgical infrastructure including limited access to oxygen, anesthesia equipment and medications, monitoring equipment, and trained personnel. CONCLUSIONS: This survey provides strong evidence of the need for continued development of emergency and essential surgical services at district hospitals in Rwanda to improve health care and to comply with World Health Organization recommendations. It has identified serious deficiencies in both financial and human resources-areas where the international community can play a role.
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.
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 | 0,002 | 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 découle