STRENGTHENING PRIMARY HEALTH CARE THROUGH A LONGSTANDING GLOBAL HEALTH PARTNERSHIP: CHARTING THE TRANSITION FROM SHORT-TERM HERNIA MISSIONS TO A SELF-SUSTAINING HOSPITAL
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Hernia missions to low- and middle-income countries (LMIC) are well described and effectively reduce the global public health burden of this condition. When linked to wider health care interventions, education, and training, they deliver a more sustainable impact. The considerable impact of a 15-year-long global health partnership in the Savannah region of Ghana is described. Methods Since 2008, 13 hernia teams have visited the village of Carpenter to perform surgery. These visits have taken place alongside a team of health professionals from Canada and the UK, supported by charities and working in partnership with a Ghanaian non-governmental organisation (NGO). Results 2,618 hernia patients, 55,000 medical patients, 6,335 eye patients and 2,120 dental patients have been treated. Scholarships support training of rural health care workers, and have supported health care management training, specialist training in obstetrics and gynaecology, general surgery and orthopaedics, pharmacy, nursing, and midwifery. In 2023, a 100-bed general hospital, the Leyaata Hospital, opened and has become the area’s essential health care hub. It offers specialist care, maternity, chronic disease management clinics, diagnostic imaging services and emergency services. The global health partnership has pivoted to teaching, training, and supporting the Leyaata house staff based on identified needs. This partnership continues to make significant contributions to UN Sustainable Development Goals 3, 4, 10, 17. Conclusions Humanitarian missions in the context of a longstanding global health partnership can have a considerable impact in an LMIC by strengthening primary health care, improving equity, and driving sustainable change.
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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 | 0,014 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».