Rethinking referral systems in rural chiapas: A mixed methods study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite the assurance of universal health coverage, large disparities exist in access to surgery in the state of Chiapas. The purpose of this study was to determine the effectiveness of the surgical referral system at hospitals operated by the Ministry of Health in Chiapas. Methods: 13 variables were extracted from surgical referrals data from three public hospitals in Chiapas over a three-year period. Interviews were performed of health care workers involved in the referral system and surgical patients. The quantitative and qualitative data was analyzed convergently and reported using a narrative approach. Findings: In total, only 47.4% of referred patients requiring surgery received an operation. Requiring an elective, gynecological, or orthopedic surgery and each additional surgery cancellation were significantly associated with lower rates of receiving surgery. The impact of gender and surgical specialty, economic fragility of farmers, dependence upon economic resources to access care, pain leading people to seek care, and futility leading patients to abandon the public system were identified as main themes from the mixed methods analysis. Interpretation: Surgical referral patients in Chiapas struggle to navigate an inefficient and expensive system, leading to delayed care and forcing many patients to turn to the private health system. These mixed methods findings provide a detailed view of often overlooked limitations to universal health coverage in Chiapas. Moving forward, this knowledge must be applied to improve referral system coordination and provide hospitals with the necessary workforce, equipment, and protocols to ensure access to guaranteed care. Funding: Harvard University and the Abundance Fund provided funding for this project. Funding sources had no role in the writing of the manuscript or decision to submit it for publication.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,019 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».