Anaesthesia, surgery, obstetrics, and emergency care in Guyana
Notice bibliographique
Résumé
The surgical and anaesthesia needs of low-income countries are mostly unknown due to the lack of data on surgical infrastructure and human resources. The goal of this study is to assess the surgical and anaesthesia capacity in Guyana. A survey tool adapted from the WHO Tool for Situational Analysis to Assess Emergency and Essential Surgical Care was used to survey nine regional and district hospitals within the Ministry of Health system in Guyana. In nine hospitals across Guyana, there were an average of 0.7 obstetricians/gynaecologists, 3.5 non-OB surgeons, and 1 anaesthesiologist per hospital. District and regional hospitals performed an annual total of 1520 and 10,340 surgical cases, respectively. All but 2 district hospitals reported the ability to perform surgery. An average hospital has two operating rooms; 6 out of 9 hospitals reported routine medication shortages, and 4 out of 9 hospitals reported routine water or electricity shortages. Amongst the three regional hospitals, 16.1% of pregnancies resulted in Caesarean section. Surgical capacity varies by hospital type, with district hospitals having the least surgical capacity and surgical volume. District level hospitals routinely do not perform surgery due to lack of basic infrastructure and human resources.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».