Sources of delayed provision of neurosurgical care in a rural kenyan setting
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Delay to neurosurgical care can result in significant morbidity and mortality. In this study, we aim to identify and quantify the sources of delay to neurosurgical consultation and care at a rural setting in Kenya. METHODS: A mixed-methods, cross-sectional analysis of all patients admitted to the neurosurgical department at Kijabe Hospital (KH) was conducted: A retrospective analysis of admissions from October 1 to December 31, 2013 and a prospective analysis from June 2 to June 20, 2014. Sources of delay were categorized and quantified. The Kruskal-Wallis test was used to identify an overall significant difference among diagnoses. The Mann-Whitney U test was used for pairwise comparisons within groups; the Bonferroni correction was applied to the alpha level of significance (0.05) according to the number of comparisons conducted. IBM SPSS version 22.0 (SPSS, Chicago, IL) was used for statistical analyses. RESULTS: A total of 332 admissions were reviewed (237 retrospective, 95 prospective). The majority was pediatric admissions (median age: 3 months). Hydrocephalus (35%) and neural tube defects (NTDs; 27%) were most common. At least one source of delay was identified in 192 cases (58%); 39 (12%) were affected by multiple sources. Delay in primary care (PCPs), in isolation or combined with other sources, comprised 137 of total (71%); misdiagnosis or incorrect management comprised 46 (34%) of these. Finances contributed to delays in 25 of 95 prospective cases. At a median delay of 49 and 200.5 days, the diagnoses of hydrocephalus and tumors were associated with a significantly longer delay compared with NTDs (P < 0.001). CONCLUSION: A substantial proportion of patients experienced delays in procuring pediatric neurosurgical care. Improvement in PCP knowledge base, implementation of a triage and referral process, and development of community-based funding strategies can potentially reduce these delays.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».