Orthopaedic Trauma Care Capacity Assessment and Strategic Planning in Ghana: Mapping a Way Forward
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Orthopaedic conditions incur more than 52 million disability-adjusted life years annually worldwide. This burden disproportionately affects low and middle-income countries, which are least equipped to provide orthopaedic care. We aimed to assess orthopaedic capacity in Ghana, describe spatial access to orthopaedic care, and identify hospitals that would most improve access to care if their capacity was improved. METHODS: Seventeen perioperative and orthopaedic trauma care-related items were selected from the World Health Organization's Guidelines for Essential Trauma Care. Direct inspection and structured interviews with hospital staff were used to assess resource availability and factors contributing to deficiencies at 40 purposively sampled facilities. Cost-distance analyses described population-level spatial access to orthopaedic trauma care. Facilities for targeted capability improvement were identified through location-allocation modeling. RESULTS: Orthopaedic trauma care assessment demonstrated marked deficiencies. Some deficient resources were low cost (e.g., spinal immobilization, closed reduction capabilities, and prosthetics for amputees). Resource nonavailability resulted from several contributing factors (e.g., absence of equipment, technology breakage, lack of training). Implants were commonly prohibitively expensive. Building basic orthopaedic care capacity at 15 hospitals without such capacity would improve spatial access to basic care from 74.9% to 83.0% of the population (uncertainty interval [UI] of 81.2% to 83.6%), providing access for an additional 2,169,714 Ghanaians. CONCLUSIONS: The availability of several low-cost resources could be better supplied by improvements in organization and training for orthopaedic trauma care. There is a critical need to advocate and provide funding for orthopaedic resources. These initiatives might be particularly effective if aimed at hospitals that could provide care to a large proportion of the population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».