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Enregistrement W2496675928 · doi:10.1002/bjs.10249

A global country-level comparison of the financial burden of surgery

2016· article· en· W2496675928 sur OpenAlexaff
Mark G. Shrime, Anna Dare, Blake C. Alkire, John G. Meara

Notice bibliographique

RevueBritish journal of surgery · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Health and Surgery
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePovertyGross domestic productPopulationHealth careFinanceDemographyEnvironmental healthEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Approximately 30 per cent of the global burden of disease is surgical, and nearly one-quarter of individuals who undergo surgery each year face financial hardship because of its cost. The Lancet Commission on Global Surgery has proposed the elimination of impoverishment due to surgery by 2030, but no country-level estimates exist of the financial burden of surgical access. METHODS: Using publicly available data, the incidence and risk of financial hardship owing to surgery was estimated for each country. Four measures of financial catastrophe were examined: catastrophic expenditure, and impoverishment at the national poverty line, at 2 international dollars (I$) per day and at I$1·25 per day. Stochastic models of income and surgical costs were built for each country. Results were validated against available primary data. RESULTS: Direct medical costs of surgery put 43·9 (95 per cent posterior credible interval 2·2 to 87·1) per cent of the examined population at risk of catastrophic expenditure, and 57·0 (21·8 to 85·1) per cent at risk of being pushed below I$2 per day. The risk of financial hardship from surgery was highest in sub-Saharan Africa. Correlations were found between the risk of financial catastrophe and external financing of healthcare (positive correlation), national measures of well-being (negative correlation) and the percentage of a country's gross domestic product spent on healthcare (negative correlation). The model performed well against primary data on the costs of surgery. CONCLUSION: Country-specific estimates of financial catastrophe owing to surgical care are presented. The economic benefits projected to occur with the scale-up of surgery are placed at risk if the financial burden of accessing surgery is not addressed in national policies.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations91
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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