Strengthening the Anesthesia Workforce in Low- and Middle-Income Countries
Notice bibliographique
Résumé
The majority of the world's population lacks access to safe, timely, and affordable surgical care. Although there is a health workforce crisis across the board in the poorest countries in the world, anesthesia is disproportionally affected. This article explores some of the key issues that must be tackled to strengthen the anesthesia workforce in low- and lower-middle-income countries. First, we need to increase the overall number of safe anesthesia providers to match a huge burden of disease, particularly in the poorest countries in the world and in remote and rural areas. Through using a task-sharing model, an increase is required in both nonphysician anesthesia providers and anesthesia specialists. Second, there is a need to improve and support the competency of anesthesia providers overall. It is important to include a broad base of knowledge, skills, and attitudes required to manage complex and high-risk patients and to lead improvements in the quality of care. Third, there needs to be a concerted effort to encourage interprofessional skills and the aspects of working and learning together with colleagues in a complex surgical ecosystem. Finally, there has to be a focus on developing a workforce that is resilient to burnout and the challenges of an overwhelming clinical burden and very restricted resources. This is essential for anesthesia providers to stay healthy and effective and necessary to reduce the inevitable loss of human resources through migration and cessation of professional practice. It is vital to realize that all of these issues need to be tackled simultaneously, and none neglected, if a sustainable and scalable solution is to be achieved.
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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 | 0,010 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,004 |
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 ».