Gaps and priorities in innovation for children's surgery
Notice bibliographique
Résumé
Lack of access to pediatric medical devices and innovative technology contributes to global disparities in children's surgical care. There are currently many barriers that prevent access to these technologies in low- and middle-income countries (LMICs). Technologies that were designed for the needs of high-income countries (HICs) may not fit the resources available in LMICs. Likewise, obtaining these devices are costly and require supply chain infrastructure. Once these technologies have reached the LMIC, there are many issues with sustainability and maintenance of the devices. Ideally, devices would be created for the needs and resources of LMICs, but there are many obstacles to innovation that are imposed by institutions in both HICs and LMICs. Fortunately, there is a growing interest for development of this space, and there are many examples of current technologies that are paving the way for future innovations. Innovations in simulation-based training with incorporated learner self-assessment are needed to fast-track skills acquisition for both specialist trainees and non-specialist children's surgery providers, to scale up access for the larger population of children. Pediatric laparoscopy and imaging are some of the innovations that could make a major impact in children's surgery worldwide.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».