Surgical Needs of Nepal: Pilot Study of Population Based Survey in Pokhara, Nepal
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: The Surgeons OverSeas assessment of surgical need (SOSAS) tool, a population-based survey on surgical conditions in low- and middle-income countries (LMICs), was performed in Sierra Leone and Rwanda. This pilot study in Nepal is the initial implementation of the SOSAS survey in South Asia. METHODS: A pilot study of SOSAS, modified for Nepal's needs and reprogrammed using mobile data collection software, was undertaken in Pokhara in January 2014. Cluster randomized sampling was utilized to interview 100 individuals in 50 households within two wards of Pokhara, one rural and one urban. The first portion of the survey retrieved demographic data, including household members and time to nearest health facilities. The second portion interviewed two randomly selected individuals from each household, inquiring about surgical conditions covering six anatomical regions. RESULTS: The pilot SOSAS in Nepal was easily completed over 3 days, including training of 18 Nepali interns over 2 days. The response rate was 100 %. A total of 13 respondents had a current surgical need (face 4, chest 1, back 1, abdomen 1, groin 3, extremity 3), although eight reported there was no need for surgical care. Five respondents (5 %) had a current unmet surgical need. CONCLUSION: The SOSAS pilot study in Nepal was successfully conducted, demonstrating the feasibility of performing SOSAS in South Asia. The estimated 5 % current unmet surgical need will be used for sample size calculation for the full country survey. Utilizing and improving on the SOSAS tool to measure the prevalence of surgical conditions in Nepal will help enumerate the global surgical burden of disease.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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