A Framework for the Monitoring and Evaluation of International Surgical Initiatives in Low- and Middle-Income Countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An estimated two billion people worldwide lack adequate access to surgical care. To address this humanitarian emergency, an increasing number of international surgical partnerships are emerging between developed and low- and middle-income countries (LMICs). At present, there are no clear indicators that may be used to assess the effectiveness of such initiatives. STUDY DESIGN: We conducted an international qualitative study of 31 surgeons from developed and LMICs involved in international partnerships across a variety of subspecialties. Thematic analysis and grounded theory were applied in order to develop a practical framework that may be applied to monitor and evaluate global surgical initiatives. RESULTS: Several themes emerged from the study: (i) there is a large unmet need to establish and maintain prospective databases in LMICs to inform the monitoring and evaluation of international surgical partnerships; (ii) assessment of initiatives must occur longitudinally over the span of several years; (ii) the domains of assessment are contextual and encompass cultural, institutional and regional factors; and (iv) evaluation strategies should explore broader impact within the community and country. Based on thematic analysis within the domains of inputs, outputs and outcomes, a framework for the monitoring and evaluation of international surgical initiatives, the Framework for the Assessment of InteRNational Surgical Success (FAIRNeSS) is proposed. CONCLUSIONS: In response to the increasing number of surgical partnerships between developed and LMICs, we propose a framework to monitor and evaluate international surgical initiatives.
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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 | 0,374 | 0,230 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,065 |
| Communication savante | 0,026 | 0,033 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,029 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».