Humanitarian cardiac care in Arequipa, Peru: experiences of a multidisciplinary Canadian cardiovascular team
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The prevalence of cardiovascular disease and its associated mortality continue to increase in developing countries despite unparalleled improvements in cardiovascular medicine over the last century. Cardiovascular care in developing nations is often constrained by limited resources, poor access, lack of specialty training and inadequate financial support. Medical volunteerism by experienced health care teams can provide mentorship, medical expertise and health policy advice to local teams and improve cardiovascular patient outcomes. METHODS: We report our experience from annual successive humanitarian medical missions to Arequipa, Peru, and describe the challenges faced when performing cardiovascular interventions with limited resources. RESULTS: Over a 2-year period, we performed a total of 15 cardiac repairs in patients with rheumatic, congenital and ischemic heart disease. We assessed and managed 150 patients in an outpatient clinic, including 7 patients at 1-year postoperative follow-up. CONCLUSION: Despite multiple challenges, we were able to help the local team deliver advanced cardiovascular care to many patients with few alternatives and achieve good early and 1-year outcomes. Interdisciplinary education at all levels of cardiac care, including preoperative assessment, intraoperative surgical and anesthetic details, and postoperative critical care management, were major goals for our medical missions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».