The development and implementation of an oxygen treatment solution for health facilities in low and middle-income countries.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Oxygen reduces mortality from severe pneumonia and is a vital part of case management, but achieving reliable access to oxygen is challenging in low and middle-income country (LMIC) settings. We developed and field tested two oxygen supply solutions suitable for the realities of LMIC health facilities. METHODS: A Health Needs Assessment identified a technology gap preventing reliable oxygen supplies in Gambian hospitals. We used simultaneous engineering to develop two solutions: a Mains-Power Storage (Mains-PS) system consisting of an oxygen concentrator and batteries connected to mains power, and a Solar-Power Storage (Solar-PS) system (with batteries charged by photovoltaic panels) and evaluated them in health facilities in The Gambia and Fiji to assess reliability, usability and costs. RESULTS: The Mains-PS system delivered the specified ≥85% (±3%) oxygen concentration in 100% of 1-2 weekly measurements over 12 months, which was available to 100% of hypoxaemic patients, and 100% of users rated ease-of-use as at least 'good' (90% very good or excellent). The Solar-PS system delivered ≥85% ± 3%) oxygen concentration in 100% of 1-2 weekly measurements, was available to 100% of patients needing oxygen, and 100% of users rated ease-of-use at least very good.Costs for the systems (in US dollars) were: PS$9519, Solar-PS standard version $20 718. The of oxygen for a standardised 30-bed health facility using 1.7 million litres of oxygen per year was: for cylinders 3.2 cents (c)/L in The Gambia and 6.8 c/L in Fiji, for the PS system 1.2 c/L in both countries, and for the Solar-PS system 1.5 c/L in both countries. CONCLUSIONS: The oxygen systems developed and tested delivered high-quality, reliable, cost-efficient oxygen in LMIC contexts, and were easy to operate. Reliable oxygen supplies are achievable in LMIC health facilities like those in The Gambia and Fiji.
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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) | 0,000 | 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 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 ».