Health Services Needs Assessment for Retinoblastoma in Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aim of this study was to document the available resources and needs for the detection, diagnosis, and treatment of retinoblastoma (RB) in Ethiopia. METHODS: A health services needs assessment focused on RB care in Ethiopia was conducted. Information was obtained through a web-based survey and field visits. Facilities offering RB service delivery were categorized into three tiers, on the basis of the ability to detect (tier 1) and manage simple (tier 2) or complex (tier 3) patients with RB. Descriptive statistics were performed to quantify human and material resources available at each facility. RESULTS: The web survey received 29 responses from ophthalmologists at 19 health care facilities. Of the 19 units surveyed, seven (36.8%) had an ophthalmologist dedicated to RB treatment, classifying them as either a tier 2 or 3 facility. All tier 3 facilities had an affiliated health facility offering access to off-site pediatric oncology and pathology services. Of the focal therapies offered at tier 3 facilities, none included local chemotherapy or brachytherapy. Enucleation was offered at all tier 2 facilities, but availability of orbital implants and ocular prostheses was variable. None of the health facilities offered genetics services. CONCLUSION: This study demonstrated that the human and material resources needed for RB care in Ethiopia are constrained. Tier 3 RB facilities are rare and concentrated in urban areas, which could make it difficult for many patients to access. With focused capacity-building efforts, it is possible to increase the efficiency of RB therapy.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».