The Global Burden of Surgical Disease: An Analysis on Inaccessible Surgical Care in Low and Middle Income Countries
Notice bibliographique
Résumé
Worldwide, 4.8 billion people do not have access to safe, adequate surgical care and anaesthetic management. Surgical care has been deemed “the neglected child of global health,” a startling reminder of the disparities in health services. The provision of surgical interventions can avert 11% of the global burden of disease and 1.5 million deaths each year. Many obstacles exist for low- and middle-income countries (LMIC) to progress towards accessible surgical care. The first challenge is delivering cost-effective surgical care despite financial constraints and political turmoil. Foreign aid was established to alleviate the financial burden and its contributions have been pivotal. However, based on the political climate in certain countries, funds are siphoned to government sectors other than health care. Moreover, the lack of infrastructure, equipment, and personnel in LMIC compound the issue. The other challenge is determining if surgery is as feasible and effective as non-surgical health interventions. Surgical care is crucial and this paper aims to assess the challenges that limit its stature in global health discussions. The paper will address the influence of financing, infrastructure, workforce, service delivery, and information management on surgical care, and the current resolutions, such as humanitarian aid missions.
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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 | 0,010 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».