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Enregistrement W2905941328 · doi:10.1002/bjs.11061

Evaluating the collection, comparability and findings of six global surgery indicators

2018· article· en· W2905941328 sur OpenAlexaff
Hampus Holmer, Abebe Bekele, Lars Hagander, Ewen M. Harrison, Parisa Kamali, Josh Ng-Kamstra, M. Anwar H. Khan, Lisa Marie Knowlton, Andrew Leather, Isobel Marks, John G. Meara, Mark G. Shrime, Martin Smith, Kjetil Søreide, Thomas G. Weiser, Justine Davies

Notice bibliographique

RevueBritish journal of surgery · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Health and Surgery
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUniversity of EdinburghLunds UniversitetKing's College London
Mots-clésComparabilityMedicineWorkforcePerioperativeHealth carePopulationPopulation healthEnvironmental healthSurgeryEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In 2015, six indicators were proposed to evaluate global progress towards access to safe, affordable and timely surgical and anaesthesia care. Although some have been adopted as core global health indicators, none has been evaluated systematically. The aims of this study were to assess the availability, comparability and utility of the indicators, and to present available data and updated estimates. METHODS: Nationally representative data were compiled for all World Health Organization (WHO) member states from 2010 to 2016 through contacts with official bodies and review of the published and grey literature, and available databases. Availability, comparability and utility were assessed for each indicator: access to timely essential surgery, specialist surgical workforce density, surgical volume, perioperative mortality, and protection against impoverishing and catastrophic expenditure. Where feasible, imputation models were developed to generate global estimates. RESULTS: Of all WHO member states, 19 had data on the proportion of the population within 2h of a surgical facility, 154 had data on workforce density, 72 reported number of procedures, and nine had perioperative mortality data, but none could report data on catastrophic or impoverishing expenditure. Comparability and utility were variable, and largely dependent on different definitions used. There were sufficient data to estimate that worldwide, in 2015, there were 2 038 947 (i.q.r. 1 884 916-2 281 776) surgeons, obstetricians and anaesthetists, and 266·1 (95 per cent c.i. 220·1 to 344·4) million operations performed. CONCLUSION: Surgical and anaesthesia indicators are increasingly being adopted by the global health community, but data availability remains low. Comparability and utility for all indicators require further resolution.

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)0,291
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,421
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,709
Score d'incertitude au seuil0,875

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2910,421
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0120,022
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,294 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
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

Citations112
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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