Medical Tourism Challenges After the Prevalence of COVID-19: The Neurosurgery Field
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The COVID-19 pandemic has widely affected medical tourism on a global scale, thereby reducing the number and volume of medical services. Given the importance of this topic, the present study aimed to determine the challenges of medical tourism after the prevalence of COVID-19 in the field of neurosurgery. Methods: The present descriptive study was conducted by the neurosurgery department of Isfahan University of Medical Sciences, Isfahan, Iran in the first quarter of 2022. Using the convenience sampling method and based on Morgan’s table, 500 patients with neurosurgical diseases registered in Medical Tourism companies were identified and included in the study. The data were analyzed in SPSS. Results: 142 (28.4%) out of 500 patients with COVID-19 were willing to come to Iran for neurosurgical treatment. The most important non-medical reasons included natural attractions (4.37±0.44), cost-effective accommodation (4.03±0.23), and support from a country of destination (place of residence) (3.75±0.22). The most important medical reasons included the short waiting list, the fast treatment response (4.26±0.76), the availability of qualified doctors (3.96±0.27), and the low-cost treatment (3.87±0.53). Conclusion: The present study focused on the functions and potentials of medical tourism in neurosurgery. It can be more successful by providing the right conditions to improve the current situation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».