The Impact of Implementing a Comprehensive Surgical Program on the Surgical Cohort at a Remote Referral Hospital in Southeastern Liberia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Liberia has an extreme health workforce shortage, particularly with respect to surgery. JJ Dossen Memorial (JJD) is a public referral hospital supported by Partners in Health. METHODS: We designed and implemented a comprehensive surgical program at JJD. Using case logs, clinic records, and transfer data between December 2016 and April 2018, we evaluated the impact of this program on the surgical cohort and examined temporal trends in patient origin using GIS. RESULTS: The mean number of cases per day increased from 1.7 ± 1.0 to 2.4 ± 1.3 (p < 0.001). The proportion of females decreased from 59.8 to 51.2% (p = 0.03), and mean age decreased from 32.2 ± 14.2 to 29.8 ± 16.5 years (p = 0.05). The proportion of elective procedures, C-sections, and laparotomies did not change, but hernias decreased from 28.9 to 22.3% (p = 0.05) and oncologic surgery increased from 0.0 to 5.6% (p < 0.001). A smaller proportion of cases were performed under local or general anesthesia, while a larger proportion were performed under spinal and sedation (p < 0.001). Outward surgical transfers decreased from 13.1 to 5.4% (p < 0.001). The mean distance from patient residence to JJD increased from 24.8 ± 29.0 to 32.3 ± 41.9 km (p = 0.01). GIS analysis revealed a broader distribution of patient origins. CONCLUSIONS: Surgeons are desperately needed in referral hospitals to address the large burden of surgical disease in Liberia. The implementation of a surgical program significantly changed the demographics of the surgical cohort and the surgical case mix. Our data can inform training for health workers in Liberia and elsewhere.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».