Assessing Ethiopia's surgical capacity in light of global surgery 2030 initiatives: Is there progress in the past decade?
Notice bibliographique
Résumé
Background: Surgical, anesthetic, and obstetric (SAO) care plays a crucial role in global health, recognized by the World Health Organization (WHO) and The Lancet Commission on Global Surgery (LCoGS). LCoGS outlines six indicators for integrating SAO services into a country's healthcare system through National Surgical Obstetrics and Anesthesia Plans (NSOAPs). In Ethiopia, surgical services progress lacks evaluation. This study assesses current Ethiopian surgical capacity using the LCoGS NSOAPs framework. Methods: We conducted a narrative review of published literature on critical LCoGS NSAOPs metrics to extract information on key domains; service delivery, workforce, infrastructure, finance, and information management. Results: Ethiopia's surgical services face challenges, including a low surgical volume (43) and a scarcity of specialist SOA physicians (0.5) per 100,000 population. Over half of Ethiopians reside outside the 2-hour radius of surgery-ready hospitals, and 98 % face surgery-related impoverished expenditures. Lacking the LCoGS-recommended SOA reporting systems, approximately 44 % of facilities exist for handling bellwether procedures. Despite the prevalence of essential surgeries, primary district hospitals have limited operative infrastructures, resulting in disparities in the surgical landscape. Most surgery-ready facilities are concentrated in cities, leaving Ethiopia's 80 % rural population with inadequate access to surgical care. Conclusion: Ethiopia's surgical capacity falls below LCoGS NSOAPs recommendations, with challenges in infrastructure, personnel, and data retrieval. Critical measures include scaling up access, workforce, public insurance, and information management to enhance SAO services. Ethiopia pioneered in Sub-Saharan Africa by establishing Saving Lives Through Safe Surgery (SaLTS) in response to NSOAPs, but progress lags behind LCoGS recommendations.
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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 | 0,015 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».