The Development and Inclusion of Questions on Surgery in the 2018 Zambia Demographic and Health Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While primary data on the unmet need for surgery in low- and middle-income countries is lacking, household surveys could provide an entry point to collect such data. We describe the first development and inclusion of questions on surgery in a nationally representative Demographic and Health Survey (DHS) in Zambia. METHOD: Questions regarding surgical conditions were developed through an iterative consultative process and integrated into the rollout of the DHS survey in Zambia in 2018 and administered to a nationwide sample survey of eligible women aged 15-49 years and men aged 15-59 years. RESULTS: In total, 7 questions covering 4 themes of service delivery, diagnosed burden of surgical disease, access to care, and quality of care were added. The questions were administered across 12,831 households (13,683 women aged 15-49 years and 12,132 men aged 15-59 years). Results showed that approximately 5% of women and 2% of men had undergone an operation in the past 5 years. Among women, cesarean delivery was the most common surgery; circumcision was the most common procedure among men. In the past 5 years, an estimated 0.61% of the population had been told by a health care worker that they might need surgery, and of this group, 35% had undergone the relevant procedure. CONCLUSION: For the first time, questions on surgery have been included in a nationwide DHS. We have shown that it is feasible to integrate these questions into a large-scale survey to provide insight into surgical needs at a national level. Based on the DHS design and implementation mechanisms, a country interested in including a set of questions like the one included in Zambia, could replicate this data collection in other settings, which provides an opportunity for systematic collection of comparable surgical data, a vital role in surgical health care system strengthening.
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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 | 0,031 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 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 ».