Surgery for Conditions of Infectious Etiology in Resource-Limited Countries Affected by Crisis: The Médecins Sans Frontières Operations Centre Brussels Experience
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Surgery for infection represents a substantial, although undefined, disease burden in low- and middle-income countries (LMICs). Médecins Sans Frontières-Operations Centre Brussels (MSF-OCB) provides surgical care in LMICs and collects data useful for describing operative epidemiology of surgical need otherwise unmet by national health services. This study aimed to describe the experience of MSF-OCB operations for infections in LMICs. By doing so, the results might aid effective resource allocation and preparation of future humanitarian staff. METHODS: Procedures performed in operating rooms at facilities run by MSF-OCB from July 2008 through June 2014 were reviewed. Projects providing specialty care only were excluded. Procedures for infection were described and related to demographics and reason for humanitarian response. RESULTS: A total of 96,239 operations were performed at 27 MSF-OCB sites in 15 countries between 2008 and 2014. Of the 61,177 general operations, 7,762 (13%) were for infections. Operations for skin and soft tissue infections were the most common (64%), followed by intra-abdominal (26%), orthopedic (6%), and tropical infections (3%). The proportion of operations for skin and soft tissue infections was highest during natural disaster missions (p<0.001), intra-abdominal infections during hospital support missions (p<0.001) and orthopedic infections during conflict missions (p<0.001). CONCLUSION: Surgical infections are common causes for operation in LMICs, particularly during crisis. This study found that infections require greater than expected surgical input given frequent need for serial operations to overcome contextual challenges and those associated with limited resources in other areas (e.g., ward care). Furthermore, these results demonstrate that the pattern of operations for infections is related to nature of the crisis. Incorporating training into humanitarian preparation (e.g., surgical sepsis care, ultrasound-guided drainage procedures) and ensuring adequate resources for the care of surgical infections are necessary components for providing essential surgical care during crisis.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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) | 0,003 | 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 ».