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Enregistrement W2889654075 · doi:10.1017/s1047951118001555

Lack of access to paediatric cardiology services in the public health system in four major urban centres in Perú

2018· article· en· W2889654075 sur OpenAlexaff
Luis Altamirano‐Diaz, Kambiz Norozi, Jaime A. Seabrook, Eva Welisch

Notice bibliographique

RevueCardiology in the Young · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensChildren’s Health Research InstituteLondon Health Sciences CentreLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWorkforceHealth careEconomic shortagePublic healthPopulationFamily medicinePediatricsMedical emergencyEnvironmental healthNursingEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For one-third of the Peruvian population living in large cities outside the capital city Lima, there is no access to paediatric cardiology services provided by the public health care system. Children with suspected CHD living in these areas are referred to the adult cardiologist working at the regional hospitals for care and treatment. This is a consequence of the universal health care system and the heavily skewed distribution of the health care workforce towards the capital city of Lima. This imbalance has resulted in a severe shortage of paediatric cardiologists practicing outside of Lima and the adult cardiologists that remain are left to make up for this deficit.To gain a better understanding of the current model of care for children with suspected CHD within the public health care system in Peru, we surveyed adult cardiologists from four major urban centres that serve one-third of the Peruvian population outside of Lima. We determined that adult cardiologists spend a significant amount of time treating children, but lack the specialised training and equipment to provide model care. The cardiologists indicated that receiving additional training and appropriate equipment would help enable them to provide proper care for these children.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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