Anesthesia Provider Training and Practice Models: A Survey of Africa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Africa, most countries have fewer than 1 physician anesthesiologist (PA) per 100,000 population. Nonphysician anesthesia providers (NPAPs) play a large role in the workforce of many low- and middle-income countries (LMICs), but little information has been systematically collected to describe existing human resources for anesthesia care models. An understanding of existing PA and NPAP training pathways and roles is needed to inform anesthesia workforce planning, especially for critically underresourced countries. METHODS: Between 2016 and 2018, we conducted electronic, phone, and in-person surveys of anesthesia providers in Africa. The surveys focused on the presence of anesthesia training programs, training program characteristics, and clinical scope of practice after graduation. RESULTS: One hundred thirty-one respondents completed surveys representing data for 51 of 55 countries in Africa. Most countries had both PA and NPAP training programs (57%; mean, 1.6 pathways per country). Thirty distinct training pathways to become an anesthesia provider could be discriminated on the basis of entry qualification, duration, and qualification gained. Of these 30 distinct pathways, 22 (73%) were for NPAPs. Physician and NPAP program durations were a median of 48 and 24 months (ranges: 36-72, 9-48), respectively. Sixty percent of NPAP pathways required a nursing background for entry, and 60% conferred a technical (eg, diploma/license) qualification after training. Physicians and NPAPs were trained to perform most anesthesia tasks independently, though few had subspecialty training (such as regional or cardiac anesthesia). CONCLUSIONS: Despite profound anesthesia provider shortages throughout Africa, most countries have both NPAP and PA training programs. NPAP training pathways, in particular, show significant heterogeneity despite relatively similar scopes of clinical practice for NPAPs after graduation. Such heterogeneity may reflect the varied needs and resources for different settings, though may also suggest lack of consensus on how to train the anesthesia workforce. Lack of consistent terminology to describe the anesthesia workforce is a significant challenge that must be addressed to accelerate workforce research and planning efforts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».