The abuse of ultrasonography: A critical review of the Nigerian situation
Notice bibliographique
Résumé
Ultrasonography, a widely used diagnostic tool, has experienced significant proliferation in Nigeria's healthcare landscape. However, alongside its increased availability comes a concerning trend of abuse, raising questions about ethical practice, patient welfare, and regulatory oversight. This abstract critically reviews the abuse of ultrasonography in Nigeria, examining key factors contributing to this phenomenon and its implications for healthcare delivery. Firstly, the proliferation of unqualified practitioners highlights a fundamental issue, with individuals lacking proper training and credentials performing ultrasound scans, leading to inaccurate diagnoses and patient harm. Secondly, the misuse of ultrasonography for gender determination purposes has led to sex-selective abortions, raising ethical concerns and perpetuating gender-based discrimination. Furthermore, diagnostic inaccuracies and misinterpretations due to inadequate training and expertise among practitioners pose risks to patient safety. The absence of a robust regulatory framework exacerbates these challenges, allowing unscrupulous practitioners to operate with impunity. Ethical considerations surrounding informed consent, patient confidentiality, and respect for patient autonomy are compromised in cases of ultrasound abuse. Addressing the abuse of ultrasonography in Nigeria requires coordinated efforts to strengthen regulatory mechanisms, enhance professional standards, and promote ethical practices. By acknowledging the root causes of abuse and fostering accountability in medical practice, Nigeria can ensure the safe and responsible use of ultrasonography for improved healthcare outcomes.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».