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Enregistrement W3200752833 · doi:10.7191/jgr.2021.1158

Medical Imaging: The Missing Element of National Health Plans

2021· article· en· W3200752833 sur OpenAlexaff
Devanshi Shah, Abimbola Leslie, Kristen DeStigter, Eline van den Broek‐Altenburg, Susan Horton, Bernice Dahn

Notice bibliographique

RevueJournal of Global Radiology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiology practices and education
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkforceSpecialtyMedicineOutreachPublic sectorHealth careInterventional radiologyRadiologyMedical emergencyBusinessFamily medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Radiology global outreach programs have increased in recent years but progressed more slowly than other specialties. Establishing radiology services is increasingly recognized as a priority in resource-limited settings. Myanmar has a tremendous disease burden that is treatable with interventional radiology (IR) techniques, and aims to grow and effectively integrate this service into its public healthcare sector. Through collaborations between Asia Pacific Society of Cardiovascular and Interventional Radiology (APSCVIR) and Myanmar Radiological Society (MRS), the field of IR has grown exponentially over recent years. This study aims to provide a Myanmar national IR report on the current trends and future challenges. Methods and materials: Descriptive variables across five domains (facility and equipment, workforce, supplies, infrastructure, and casemix) from the four public sector hospitals with IR capability were obtained between 2016-2019. The four hospitals were Yangon General Hospital (YGH), Yangon Specialty Hospital (YSH), Mandalay General Hospital (MGH), and Defense Services General Hospital (DSGH). Data were analyzed to demonstrate progress in IR and the differing casemix. Results: There are currently four IR-capable hospitals and nine interventional radiologists across Myanmar’s public healthcare sector. IR case volumes tripled from 514 cases in 2016 to more than 1,500 cases in 2019. The three most common procedures performed were trans-arterial chemoembolization (TACE, 63%), bronchial arterial embolization (BAE, 7.7%), and drainages (7.7%). Significant challenges to the growth and adoption of IR services span the domains of infrastructure, equipment and supplies, workforce, and IR awareness, among other clinical specialties. Conclusion: Myanmar’s healthcare priorities, coupled with international radiological outreach programs, have led to rapid growth of IR. The exponential growth in case volumes is promising for Myanmar and other developing countries. But to widen the scope of practice and integrate the service within local clinical workflows, a holistic effort that addresses multiple domains is needed in the future.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,552
Score d'incertitude au seuil0,576

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,371 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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