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Enregistrement W2161003311 · doi:10.1007/s00268-008-9799-y

Population Health Metrics for Surgery: Effective Coverage of Surgical Services in Low‐Income and Middle‐Income Countries

2008· article· en· W2161003311 sur OpenAlexaff
Doruk Ozgediz, Renee Y. Hsia, Thomas G. Weiser, Richard A. Gosselin, David A. Spiegel, Stephen W. Bickler, Peter J. Dunbar, Kelly McQueen

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Surgery · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Health and Surgery
Établissements canadiensUniversity of TorontoPediatric Oncology Group
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLow and middle income countriesPublic healthMetric (unit)Quality (philosophy)Health services researchPopulationDeveloping countryIntervention (counseling)Environmental healthBusinessEconomic growthNursingMarketingEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Access to surgical services is emerging as a crucial issue in global public health. "Effective coverage" is a health metric used to evaluate essential health services in low- and middle-income countries. It measures the fraction of potential health gained that is actually realized for a given intervention by integrating the concepts of need, use, and quality. METHODS: This study applies the concept of effective coverage to surgical services by considering injuries and obstetric complications as high-priority surgical conditions in low- and middle-income countries. RESULTS: Effective coverage for both is poor, but it is less well defined for traumatic conditions compared to obstetric conditions owing to a lack of data. CONCLUSIONS: More primary and secondary data are critical to measure effective coverage and to estimate the resources required to improve access to surgical services in low- and middle-income countries.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations64
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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