Rwandan Surgical and Anesthesia Infrastructure: A Survey of District Hospitals
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».