A survey of barriers and facilitators to ultrasound use in low- and middle-income countries
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Point-of-care ultrasound has the potential to help inform assessment, diagnosis, and management of illness in low- and middle-income countries (LMIC). To better understand current ultrasound use, barriers and facilitators to use, and perceptions and practices in LMIC, we conducted an anonymous online global survey targeting healthcare providers training and using ultrasound in LMIC. A total of 241 respondents representing 62 countries participated and most were physicians working in publicly-funded urban tertiary hospitals in LMIC. Most had received ultrasound training (78%), reported expertise (65%) and confidence (90%) in ultrasound use, and had access to ultrasound (88%), utilizing ultrasound most commonly for procedures and for evaluations of lungs, heart, and trauma. Access to an ultrasound machine was reported as both the top barrier (17%) and top facilitator (53%); other common barriers included access to education and training, cost, and competition for use and other common facilitators included access to a probe, gel, and electricity, and acceptance by healthcare providers, administrators, and patients. Most (80%) noted ultrasound access was important and 96% agreed that ultrasound improves quality of care and patient outcomes. Improving access to low-cost ultrasound equipment is critical to increasing ultrasound use among those who are trained.
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.
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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle