The paediatrician workforce and its role in addressing neonatal, child and adolescent healthcare in Kenya
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the availability of paediatricians in Kenya and plans for their development. DESIGN: Review of policies and data from multiple sources combined with local expert insight. SETTING: Kenya with a focus on the public, non-tertiary care sector as an example of a low-income and middle-income country aiming to improve the survival and long-term health of newborns, children and adolescents. RESULTS: There are 305 practising paediatricians, 1.33 per 100 000 individuals of the population aged <19 years which in total numbers approximately 25 million. Only 94 are in public sector, non-tertiary county hospitals. There is either no paediatrician at all or only one paediatrician in 21/47 Kenyan counties that are home to over a quarter of a million under 19 years of age. Government policy is to achieve employment of 1416 paediatricians in the public sector by 2030, however this remains aspirational as there is no comprehensive training or financing plan to reach this target and health workforce recruitment, financing and management is now devolved to 47 counties. The vast majority of paediatric care is therefore provided by non-specialist healthcare workers. DISCUSSION: The scale of the paediatric workforce challenge seriously undermines the ability of the Kenyan health system to deliver on the emerging survive, thrive and transform agenda that encompasses more complex health needs. Addressing this challenge may require innovative workforce solutions such as task-sharing, these may in turn require the role of paediatricians to be redefined. Professional paediatric communities in countries like Kenya could play a leadership role in developing such solutions.
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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 | 0,011 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».