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Enregistrement W2393650139 · doi:10.4314/ahs.v16i1.44

Endoscopic capacity in West Africa

2016· article· en· W2393650139 sur OpenAlexaff
Daniel P. Perl, Desmond Leddin, Damon Bizos, Andrew Veitch, James N’Dow, Stephanie P. Bush-Goddard, Ramou Njie, Maud Lemoine, Suzanne T. Anderson, John Igoe, Sharmila Anandasabapathy, Brijen J. Shah

Notice bibliographique

RevueAfrican Health Sciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEndoscopyEsophageal varicesVaricesHealth careMedical diagnosisMedical emergencySurgeryRadiologyPortal hypertensionInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Levels of endoscopic demand and capacity in West Africa are unclear. OBJECTIVES: This paper aims to: 1. describe the current labor and endoscopic capacity, 2. quantify the impact of a mixed-methods endoscopy course on healthcare professionals in West Africa, and 3. quantify the types of diagnoses encountered. METHODS: In a three-day course, healthcare professionals were surveyed on endoscopic resources and capacity and were taught through active observation of live cases, case discussion, simulator experience and didactics. Before and after didactics, multiple-choice exams as well as questionnaires were administered to assess for course efficacy. Also, a case series of 23 patients needing upper GI endoscopy was done. RESULTS: In surveying physicians, less than half had resources to perform an EGD and none could perform an ERCP, while waiting time for emergency endoscopy in urban populations was at least one day. In assessing improvement in medical knowledge among participants after didactics, objective data paired with subjective responses was more useful than either alone. Of 23 patients who received endoscopy, 7 required endoscopic intervention with 6 having gastric or esophageal varices. Currently the endoscopic capacity in West Africa is not sufficient. A formal GI course with simulation and didactics improves gastrointestinal knowledge amongst participants.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,325
Score d'incertitude au seuil0,335

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,231 · 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 tête enseignante, 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

Citations31
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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