Medical Device Donation Practices in Canada: A Survey of Donor and Recipient Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objective: Although developing countries have been receiving donations of medical equipment for many years, a number of studies have indicated that a high percentage of donated equipment is never put into use. [1,3,4] Many of the reasons for this can be traced back to inadequate donation practices on the part of donor organizations. The objective of this study was to gain an improved understanding of the practices and challenges associated with medical equipment donations by Canadian charitable organizations. Material and Methods: Forty-one organizations (registered and non-registered charities, non-governmental organizations (NGOs), non-profit organizations, medical clinics, and hospitals) completed an online survey, and 16 respondents were interviewed via telephone or in person. In addition, representatives from 28 hospitals in Ghana were interviewed in person to gain an understanding of the recipient experience. Results: We observed that for many Canadian donor organizations there is room for improvement in formalizing procedures, testing to verify equipment functionality before shipping, providing additional support for recipients in the form of manuals, spare parts and training, and long-term monitoring of donated items to measure effectiveness. For recipients, the most common challenges faced were lack of spare parts, and lack of operating or service manuals. Despite these challenges, all of the Ghanaian survey respondents said that donated medical equipment benefited their hospitals. Conclusion: We concluded that because of staffing limitations in smaller donor organizations, and in order to better meet the needs of recipients, it would be beneficial for Canadian organizations to communicate and collaborate with one another to share resources and expertise when planning donations overseas.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».