Access to pediatric surgery delivered by general surgeons and anesthesia providers in Uganda: Results from 2 rural regional hospitals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Significant limitations in pediatric surgical capacity exist in low- and middle-income countries, especially in rural regions. Recent global children's surgical guidelines suggest training and support of general surgeons in rural regional hospitals as an effective approach to increasing pediatric surgical capacity. METHODS: Two years of a prospective clinical database of children's surgery admissions at 2 regional referral hospitals in Uganda were reviewed. Primary outcomes included case volume and clinical outcomes of children at each hospital. Additionally, the disability-adjusted life-years averted by delivery of pediatric surgical services at these hospitals were calculated. Using a value of statistical life calculation, we also estimated the economic benefit of the pediatric surgical care currently being delivered. RESULTS: From 2016 to 2019, more than 300 surgical procedures were performed at each hospital per year. The majority of cases were standard general surgery cases including hernia repairs and intussusception as well as procedures for surgical infections and trauma. In-hospital mortality was 2.4% in Soroti and 1% in Lacor. Pediatric surgical capacity at these hospitals resulted in over 12,400 disability-adjusted life-years averted/year. This represents an estimated economic benefit of 10.2 million US dollars/year to the Ugandan society. CONCLUSION: This investigation demonstrates that lifesaving pediatric procedures are safely performed by general surgeons in Uganda. General surgeons who perform pediatric surgery significantly increase surgical access to rural regions of the country and add a large economic benefit to Ugandan society. Overall, the results of the study support increasing pediatric surgical capacity in rural areas of low- and middle-income countries through support and training of general surgeons and anesthesia providers.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».