Impact of systematic capacity building on cataract surgical service development in 25 hospitals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study measured the effectiveness and cost of a capacity building intervention in 25 eye hospitals in South Asia, East Africa and Latin America over 4 years. The intervention involved eye care non-governmental organizations or high-performing eye hospitals acting as "mentors" to underperforming eye hospitals- "mentees" in 10 countries. Intervention activities included systematic planning and support for training and key equipment purchases as well as hospital-specific mentoring which focused on strengthening leadership, increasing the volume and equity of community outreach, improving surgical quality and volume, strengthening organizational and financial management and streamlining operational processes. METHODS: This is a before and after observational study of the impact of this multi-dimensional process on hospital and individual productivity and financial sustainability after 4 years. Mentee hospitals reported data monthly using a standardized template. Key indicators included cataract surgery volume, cataract operations per surgeon, the proportion of direct paying cataract surgical patients, intervention program costs per additional surgery and cost per mentor. RESULTS: By the end of the study period, the hospitals experienced a 69% average increase (range: -63% to 690%) in cataract surgical volume over baseline with 12 hospitals showing increases over 100%. Twenty-three hospitals experienced a 59% average increase in the number of cataract surgeries per surgeon with 10 hospitals showing increases over 100%. The proportion of paying patients increased in 8 of the 14 hospitals reporting this data. The average mentoring cost per additional surgery for these 25 hospitals was $5.39. An average of $36,489.99 was spent per mentor per year to support their work with mentees. CONCLUSIONS: The intervention resulted in proportionally similar increases in cataract surgical volume and productivity across diverse settings in three distinct geographic regions. Its wide applicability and moderate cost make it an attractive means to rapidly and substantially increase eye care services to meet VISION2020 goals.
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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 | 0,009 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».