Barriers and facilitators to implementing a regional anesthesia service in a low-income country: a qualitative study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Regional anesthesia is a safe alternative to general anesthesia. Despite benefits for perioperative morbidity and mortality, this technique is underutilized in low-resource settings. In response to an identified need, a regional anesthesia service was established at the University Teaching Hospital of Kigali (CHUK), Rwanda. This qualitative study investigates the factors influencing implementation of this service in a low-resource tertiary-level teaching hospital. METHODS: Following service establishment, we recruited 18 local staff at CHUK for in-depth interviews informed by the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR). Data were coded using an inductive approach to discover emergent themes. RESULTS: Four themes emerged during data analysis. Patient experience and outcomes: Where equipment failure is frequent and medications unavailable, regional anesthesia offered clear advantages including avoidance of airway intervention, improved analgesia and recovery, and cost-effective care. Professional satisfaction: Morale among healthcare providers suffers when outcomes are poor. Participants were motivated to learn techniques that they believe improve patient care. Human and material shortages: Clinical services are challenged by high workload and human resource shortages. Advocacy is required to solve procurement issues for regional anesthesia equipment. Local engagement for sustainability: Participants emphasized the need for a locally run, sustainable service. This requires broad engagement through education of staff and long-term strategic planning to expand regional anesthesia in Rwanda. CONCLUSION: While the establishment of regional anesthesia in Rwanda is challenged by human and resource shortages, collaboration with local stakeholders in an academic institution is pivotal to sustainability.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 découle