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Enregistrement W2032397890 · doi:10.1007/s00268-010-0585-2

Key Aspects of Health Policy Development to Improve Surgical Services in Uganda

2010· article· en· W2032397890 sur OpenAlexaff
Sam Luboga, Moses Galukande, Jacqueline Mabweijano, Doruk Ozgediz, Sudha Jayaraman

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Surgery · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Health and Surgery
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHealth policyPublic healthHealth services researchMultidisciplinary approachHealth careDeveloping countryGlobal healthNursingEconomic growthPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, surgical services have been gaining greater attention as an integral part of public health in low-income countries due to the significant volume and burden of surgical conditions, growing evidence of the cost-effectiveness of surgical intervention, and global disparities in surgical care. Nonetheless, there has been limited discussion of the key aspects of health policy related to surgical services in low-income countries. Uganda, like other low-income sub-Saharan African countries, bears a heavy burden of surgical conditions with low surgical output in health facilities and significant unmet need for surgical care. To address this lack of adequate surgical services in Uganda, a diverse group of local stakeholders met in Kampala, Uganda, in May 2008 to develop a roadmap of key policy actions that would improve surgical services at the national level. The group identified a list of health policy priorities to improve surgical services in Uganda. The priorities were classified into three areas: (1) human resources, (2) health systems, and (3) research and advocacy. This article is a critical discussion of these health policy priorities with references to recent literature. This was the first such multidisciplinary meeting in Uganda with a focus on surgical services and its output may have relevance to health policy development in other low-income countries planning to improve delivery of surgical services.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,211
Score d'incertitude au seuil0,703

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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