Improving Access to Safe Anesthetic Care in Rural and Remote Communities in Affluent Countries
Notice bibliographique
Résumé
Inadequate access to anesthesia and surgical services is often considered to be a problem of low- and middle-income countries. However, affluent nations, including Canada, Australia, and the United States, also face shortages of anesthesia and surgical care in rural and remote communities. Inadequate services often disproportionately affect indigenous populations. A lack of anesthesia care providers has been identified as a major contributing factor to the shortfall of surgical and obstetrical care in rural and remote areas of these countries. This report summarizes the challenges facing the provision of anesthesia services in rural and remote regions. The current landscape of anesthesia providers and their training is described. We also explore innovative strategies and emerging technologies that could better support physician-led anesthesia care teams working in rural and remote areas. Ultimately, we believe that it is the responsibility of specialist anesthesiologists and academic health sciences centers to facilitate access to high-quality care through partnership with other stakeholders. Professional medical organizations also play an important role in ensuring the quality of care and continuing professional development. Enhanced collaboration between academic anesthesiologists and other stakeholders is required to meet the challenge issued by the World Health Organization to ensure access to essential anesthesia and surgical services for all.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».