Financial contributions to global surgery: an analysis of 160 international charitable organizations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The non-profit and volunteer sector has made notable contributions to delivering surgical services in low-and middle-income countries (LMICs). As an estimated 55 % of surgical care delivered in some LMICs is via charitable organizations; the financial contributions of this sector provides valuable insight into understanding financing priorities in global surgery. METHODS: Databases of registered charitable organizations in five high-income nations (United States, United Kingdom, Canada, Australia, and New Zealand) were searched to identify organizations committed exclusively to surgery in LMICs and their financial data. For each organization, we categorized the surgical specialty and calculated revenues and expenditures. All foreign currency was converted to U.S. dollars based on historical yearly average conversion rates. All dollars were adjusted for inflation by converting to 2014 U.S. dollars. RESULTS: One hundred sixty organizations representing 15 specialties were identified. Adjusting for inflation, in 2014 U.S. dollars (US$), total aggregated revenue over the years 2008-2013 was $3·4 billion and total aggregated expenses were $3·1 billion. Twenty-eight ophthalmology organizations accounted for 45 % of revenue and 49 % of expenses. Fifteen cleft lip/palate organizations totaled 26 % of both revenue and expenses. The remaining 117 organizations, representing a variety of specialties, accounted for 29 % of revenue and 25 % of expenses. In comparison, from 2008 to 2013, charitable organizations provided nearly $27 billion for global health, meaning an estimated 11.5 % went towards surgery. CONCLUSION: Charitable organizations that exclusively provide surgery in LMICs primarily focus on elective surgeries, which cover many subspecialties, and often fill deep gaps in care. The largest funding flows are directed at ophthalmology, followed by cleft lip and palate surgery. Despite the number of contributing organizations, there is a clear need for improvement and increased transparency in tracking of funds to global surgery via charitable organizations.
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 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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».