Not a “first world problem”—Care of the anesthetist in East and Southern Africa
Notice bibliographique
Résumé
Burnout and related concepts such as resilience, wellness, and taking care of healthcare professionals have become increasingly prevalent in the medical literature. Most of the work in this area comes from high-income countries, with the remainder from upper-middle-income countries, and very little from lower-middle-income or low-income countries. Sub-Saharan Africa is particularly poorly represented in this body of literature. Anglo-American concepts are often applied to different jurisdictions without consideration of cultural and societal differences. However, anesthesia providers in this region have unique challenges, with both the highest burden of "surgical" disease in the world and the least resources, both in terms of human resources for health and in terms of essential drugs and equipment. The effect of burnout on healthcare systems is also likely to be very different with the current human resources for the health crisis in East and Central Africa. According to the Joint Learning Initiative Managing for Performance framework, the three essential factors for building a workforce to effectively support a healthcare system are coverage, competence, and motivation. Current efforts to build capacity in anesthesia in East and Southern Africa focus largely on coverage and competence, but neglect motivation at the risk of failing to support a sustainable workforce. In this paper, we include a review of the relevant literature, as well as draw from personal experience living and working in East and Southern Africa, to describe the unique issues surrounding burnout, resilience, and wellness in this region.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».