Challenges of Surgery in Developing Countries: A Survey of Surgical and Anesthesia Capacity in Uganda’s Public 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: There are large disparities in access to surgical services due to a multitude of factors, including insufficient health human resources, infrastructure, medicines, equipment, financing, logistics, and information reporting. This study aimed to assess these important factors in Uganda's government hospitals as part of a larger study examining surgical and anesthesia capacity in low-income countries in Africa. METHODS: A standardized survey tool was administered via interviews with Ministry of Health officials and key health practitioners at 14 public government hospitals throughout the country. Descriptive statistics were used to analyze the data. RESULTS: There were a total of 107 general surgeons, 97 specialty surgeons, 124 obstetricians/gynecologists (OB/GYNs), and 17 anesthesiologists in Uganda, for a rate of one surgeon per 100,000 people. There was 0.2 major operating theater per 100,000 people. Altogether, 53% of all operations were general surgery cases, and 44% were OB/GYN cases. In all, 73% of all operations were performed on an emergency basis. All hospitals reported unreliable supplies of water and electricity. Essential equipment was missing across all hospitals, with no pulse oximeters found at any facilities. A uniform reporting mechanism for outcomes did not exist. CONCLUSIONS: There is a lack of vital human resources and infrastructure to provide adequate, safe surgery at many of the government hospitals in Uganda. A large number of surgical procedures are undertaken despite these austere conditions. Many areas that need policy development and international collaboration are evident. Surgical services need to become a greater priority in health care provision in Uganda as they could promise a significant reduction in morbidity and mortality.
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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 | 0,015 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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