External injuries, trauma and avoidable deaths in Agincourt, South Africa: a retrospective observational and qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Injury burden is highest in low-income and middle-income countries. To reduce avoidable deaths, it is necessary to identify health system deficiencies preventing timely, quality care. We developed criteria to use verbal autopsy (VA) data to identify avoidable deaths and associated health system deficiencies. SETTING: Agincourt, a rural Bushbuckridge municipality, Mpumalanga Province, South Africa. PARTICIPANTS: Agincourt Health and Socio-Demographic Surveillance System and healthcare providers (HCPs) from local hospitals. METHODS: A literature review to explore definitions of avoidable deaths after trauma and barriers to access to care using the 'three delays framework' (seeking, reaching and receiving care) was performed. Based on these definitions, this study developed criteria, applicable for use with VA data, for identifying avoidable death and which of the three delays contributed to avoidable deaths. These criteria were then applied retrospectively to the VA-defined category external injury deaths (EIDs-a subset of which are trauma deaths) from 2012 to 2015. The findings were validated by external expert review. Key informant interviews (KIIs) with HCPs were performed to further explore delays to care. RESULTS: Using VA data, avoidable death was defined with a focus on survivability, using level of consciousness at the scene and ability to seek care as indicators. Of 260 EIDs (189 trauma deaths), there were 104 (40%) avoidable EIDs and 78 (30%) avoidable trauma deaths (41% of trauma deaths). Delay in receiving care was the largest contributor to avoidable EIDs (61%) and trauma deaths (59%), followed by delay in seeking care (24% and 23%) and in reaching care (15% and 18%). KIIs revealed context-specific factors contributing to the third delay, including difficult referral systems. CONCLUSIONS: A substantial proportion of EIDs and trauma deaths were avoidable, mainly occurring due to facility-based delays in care. Interventions, including strengthening referral networks, may substantially reduce trauma deaths.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».