Determinants of Access to Essential Surgery in the Democratic Republic of Congo
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In the Democratic Republic of Congo (DRC), the determinants and barriers of essential surgical care are not well described, hindering efforts to improve national surgical programs and access. METHODS: A cross-sectional study evaluated access to essential surgery in the Butembo and Katwa health zones in the North Kivu province of DRC. A double-clustered random sample of community members was surveyed using questions derived from the Surgeons OverSeas Surgical Needs Assessment Survey, a validated tool to determine the reasons for not seeking, reaching, or receiving a Bellwether surgery (i.e., caesarean delivery, laparotomy, and external fixation of a fracture) when needed. RESULTS: Overall, 887 households comprising 5944 community members were surveyed from April to August 2022. Six percent (n = 363/5944) of the study population involving 35% (n = 309/887) households needed a Bellwether surgery in the previous year, 30% (n = 108/363) of whom died. Of those who needed surgery, 25% (n = 78) did not go to the hospital to seek care and were more likely to find transportation unaffordable (P = 0.042). The most common reasons for not seeking care were lack of funds for hospitalization, prior poor hospital experience, and fear of hospital care. CONCLUSIONS: Access and delivery of essential surgery are drastically limited in the North Kivu province of the DRC, such that a quarter of households needing surgery fails to seek surgical care. Poor access was predominantly driven by households' inability to pay for surgery and community distrust of the hospital system.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».