Redefining global cardiac surgery through an intersectionality lens
Notice bibliographique
Résumé
Although cardiovascular diseases are the leading cause of morbidity and mortality worldwide, six billion people lack access to safe, timely and affordable cardiac surgical care when needed. The burden of cardiovascular disease and disparities in access to care vary widely based on sociodemographic characteristics, including but not limited to geography, sex, gender, race, ethnicity, indigeneity, socioeconomic status and age. To date, the majority of cardiovascular, global health and global surgical research has lacked intersectionality lenses and methodologies to better understand access to care at the intersection of multiple identities and traditions. As such, global (cardiac) surgical definitions and health system interventions have been rooted in reductionism, focusing, at most, on singular sociodemographic characteristics. In this article, we evaluate barriers in global access to cardiac surgery based on existing intersectionality themes and literature. We further examine intersectionality methodologies to study access to cardiovascular care and cardiac surgery and seek to redefine the definition of 'global cardiac surgery' through an intersectionality lens.
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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 | 0,026 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,068 |
| Communication savante | 0,018 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,031 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».