GAPS II: Development and Pilot Results of the Global Assessment in Pediatric Surgery, an Evidence-Based Pediatric Surgical Capacity Assessment Tool for Low-Resource Settings
Notice bibliographique
Résumé
Abstract PURPOSE: Pediatric surgical care in low- and middle-income countries is often hindered by systemic gaps in healthcare resources, infrastructure, training, and organisation. This study aims to develop and validate the Global Assessment of Pediatric Surgery (GAPS) to appraise pediatric surgical capacity and discriminate between levels of care across diverse healthcare settings. METHODS: The GAPS Version 1 was constructed through a synthesis of existing assessment tools and expert panel consultation. The resultant GAPS Version 2 underwent international pilot testing. Construct validation categorized institutions into providing Basic or Advanced Surgical Care. GAPS was further refined to Version 3 to include only questions with a > 75% response rate and those that significantly discriminated between Basic or Advanced Surgical settings. RESULTS: GAPS Version 1 included 139 items, which, after expert panel feedback, was expanded to 168 items in Version 2. Pilot testing, in 65 institutions yielded a high response rate. Of the 168 questions in GAPS Version 2, 64 significantly discriminated between Basic and Advanced Surgical Care. The refined GAPS Version 3 tool comprises 64 questions: Human Resources (9), Material Resources (39), Outcomes (3), Accessibility (3), and Education (10). CONCLUSION: The GAPS Version 3 tool presents a validated instrument for evaluating pediatric surgical capabilities in low-resource settings.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,048 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».