A survey of barriers and facilitators to ultrasound use in low- and middle-income countries
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.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».