Evaluation of Interventions Addressing Timely Access to Surgical Care in Low‐Income and Low‐Middle‐Income Countries as Outlined by the LANCET Commission 2030 Global Surgery Goals: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In 2015, the Lancet Commission on Global Surgery published six global surgery goals, one of which was to provide 80% of the world's population with timely access to the Bellwether Surgical procedures. Little is known about the prevalence or efficacy of subsequent interventions implemented in under-resourced countries to increase timely access to Bellwether surgical procedures. METHODS: A systematic review of articles and grey literature published in MEDLINE, Embase, Cochrane, CINAHL, and Web of Science databases was conducted. Two independent reviewers evaluated 1923 captured abstracts using explicit inclusion and exclusion criteria. Following a thematic analysis, two reviewers conducted data extraction on the eleven manuscripts included in the final review. RESULTS: The studied innovations, sparse in number, centred on improved educational resources, the development of orthopaedic devices, and models for assessing surgical access disparity. Eight papers were centred around timely access to caesarean sections, three around open fracture reduction, and three around laparotomy; all focused on adult populations. Five papers addressed innovations in West Africa, two in East Africa, two in South Asia, and one in Southeast Asia. Common outcome metrics were not used to assess improvements to timely surgical access. CONCLUSIONS: Few published interventions have been implemented since the publication of the 2015 Lancet Commission on Global Surgery goals that have or will longitudinally increase the availability of timely surgical access in Low and Middle-Income Countries (LMIC). Tangible outcome measures in existing literature are lacking. An up-scaling and wider adoption of successful strategies is necessary and possible.
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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 | 0,025 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».