Essential human and material resources for emergency care in the district hospitals of Burundi
Notice bibliographique
Résumé
Burundi, like many African nations, faces challenges in providing accessible emergency care. The aim of this study was to assess the type of staff training, accessibility to imaging, and availability of essential equipment in the district hospitals of Burundi in order to inform strategic planning for healthcare delivery. In June 2022 an online survey was sent to each district hospital of the country. Complete responses were analysed and, where appropriate, significance determined by chi-square analysis, with p<0.05 considered significant. Forty of 45 district hospitals completed the survey, of which 35 were rural (matching national demographics). The majority of district hospitals (21/40) had ready access to ≥4/5 critical drugs while few (5/40) were equipped with ≥4/5 key material. One quarter had 24/7 physician coverage and X-ray available. Only 3 had continuous access to ultrasound studies despite most district hospitals having ultrasound machines. Trained emergency room staff were almost totally absent from the field, with only 6 nurses, 4 generalists, and 1 specialist reported across 9 sites. Even a single EM-trained staff member was significantly correlated with being better equipped for emergencies (p<0.01). Burundi needs a strategic investment in emergency preparedness and care. Policy initiatives and technology purchases have demonstrated reasonable penetration down to the district hospital level, however, trained personnel are essential to develop sustainable emergency capacity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».