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Enregistrement W2953168289 · doi:10.1111/ans.15295

Delivery of surgical care in Samoa: perspectives on capacity, barriers and opportunities by local providers

2019· article· en· W2953168289 sur OpenAlexaff
Ben Comery, William Perry, S. Young, Anna Dare, Ben Matalavea, Ian Bissett, John A. Windsor

Notice bibliographique

RevueANZ Journal of Surgery · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Health and Surgery
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of AucklandWorld Health Organization
Mots-clésMedicineChecklistEconomic shortageNursingHealth careNeeds assessmentGovernment (linguistics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Pacific Island nation of Samoa faces a number of challenges in delivering surgical care. Our group aimed to identify the barriers and opportunities to improving the delivery of safe, affordable, timely surgical care in Samoa. METHODS: A mixed-methods approach was undertaken. The quantitative analysis used a modified version of the World Health Organization Emergency and Essential Surgical Checklist while the qualitative methodology used semi-structured interviews. Respondents were asked to share their views on the capacity, quality, accessibility and future directions of surgery in Samoa. Interviews were transcribed and analysed using open and axial coding techniques. RESULTS: Stakeholders had a positive outlook on the delivery of surgical care, but it was suggested that existing services were not meeting needs. Respondents cited limited access to equipment and resources, compounded by insufficient organizational and logistical infrastructure. Shortage of medical staff and retention was identified as a key issue. Shortcomings in primary care and poor health literacy were seen as significant barriers to accessing care. CONCLUSION: Documenting locally identified barriers and solutions to surgical care in Samoa is an important first step towards the development of formal strategies for improving surgical services nationally.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,746
Score d'incertitude au seuil0,460

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,234 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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