Telepediatric assistance in Iran: Specialist and subspecialty challenges
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Having justice for easy access to health services may probably be a standard feature and indisputable right of all health policies. The health policy of Iran enunciates this right. Unfortunately, as may happen in many countries, the execution of this policy depends on different factors. Among these parameters should be quoted as the suitable distribution of professionals, hospitals, and medical facilities. On the other hand, in Iran, there are many other problems linked to accessing areas with natural hindrances.OBJECTIVE: In this study, we analyzed the primary studies that report specialty and subspecialty challenges that had been faced by Iran to improve pediatric assistance.METHODS: Conduction of literature search in PubMed and CINAHL libraries was done, especially studies from 2010 to 2019. A Boolean operated ‘MeSH’ term was used for search. Newcastle–Ottawa Scale (NOS) scoring was adopted to assess the quality of each study.RESULTS: A total of 118 studies were displayed, and among them, 102 were excluded due to duplication and study relevance. Study selection was madebased on its content were classified into two groups (1) shortage and unsuitable distribution of specialist and sub-specialist physicians in Iran, and (2) studies that explain the status of degradation in different areas of Iran. Outcomes demonstrated that Iran is generally suffering the shortage and unsuitable distribution of specialists and sub-specialists. This lack is particularly crucial in deprived and far-away areas from the cities.CONCLUSION: The present study analyzed in detail the current data regarding pediatric health services (specialist and subspecialty) and health-specific facilities distribution in the country.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».