Emergency and essential surgical healthcare services during COVID-19 in low- and middle-income countries: A perspective
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic resulted in significant changes in health care systems worldwide, with low- and middle-income countries (LMIC) sustaining important repercussions. Specifically, alongside cancellation and postponements of non-essential surgical services, emergency and essential surgical care delivery may become affected due to the shift of human and material resources towards fighting the pandemic. For surgeries that do get carried through, new difficulties arise in protecting surgical personnel from contracting SARS-CoV-2. This scarcity in LMIC surgical ecosystems may result in higher morbidity and mortality, in addition to the COVID-19 toll. This paper aims to explore the potential consequences of COVID-19 on the emergency and essential surgical care in LMICs, to offer recommendations to mitigate damages and to reflect on preparedness for future crises. Reducing the devastating consequences of the COVID-19 pandemic on LMIC emergency and essential surgical services can be achieved through empowering communities with accurate information and knowledge on prevention, optimizing surgical material resources, providing quality training of health care personnel to treat SARS-CoV-2, and ensuring adequate personal protection equipment for workers on the frontline. While LMIC health systems are under larger strain, the experience from previous outbreaks may aid in order to innovate and adapt to the current pandemic. Protecting LMIC surgical ecosystems will be a pivotal process in ensuring that previous health system strengthening efforts are preserved, comprehensive care for populations worldwide are ensured, and to allow for future developments beyond the pandemic.
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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 | 0,001 |
| 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 découle