New global surgical and anaesthesia indicators in the World Development Indicators dataset
Notice bibliographique
Résumé
Although 5 billion people lack access to surgery and anaesthesia care, little systems-level data exist to address this health inequity and social injustice.1 Data drive quality improvement processes in business and health systems in high-resource settings, but clinicians and policymakers in low-resource environments have been metaphorically—and often literally—operating in the dark. The challenges to obtaining accurate health systems data involve nearly all clinical delivery platforms in global health and have been well documented and are also relevant to surgery and anaesthesia.2 They include insufficient national-level investment in analytics, insufficient donor investment in data collection, little analysis of global health funding streams, limited tools and resources for data collection at the local level, and limited accessibility of collected data to those best positioned to implement data-driven solutions. Such gaps undermine advocacy, as the problems remain invisible and thus fail to inspire political will.In January 2014, at the inception of a global surgical movement designed to realign stakeholders into a structured approach to surgical systems strengthening, Dr Jim Kim, President of the World Bank Group, challenged The Lancet Commission on Global Surgery (LCoGS) to develop consensus-based indicators and time-bound targets to track progress. Sixteen months later, in April 2015, after thorough consultation with clinicians, researchers, hospital administrators and policymakers, the Commission recommended six core indicators to assess surgical and anaesthesia systems strength.3 When these indicators (summarised in table 1) are considered together, they serve as basic proxies of surgical health system functioning.View this table:In this windowIn a new windowTable 1 Data obtained per indicator including totalThe LCoGS indicators assess multiple aspects of surgical and anaesthesia care delivery within a country. Where are the facilities capable of providing surgical care and how close are they to the populations that need them? How many surgical and anaesthesia providers are present? What quantity of surgical care is provided to a population? …
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 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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».