Building resilient surgical systems that can withstand external shocks
Notice bibliographique
Résumé
When surgical systems fail, there is the major collateral impact on patients, society and economies. While short-term impact on patient outcomes during periods of high system stress is easy to measure, the long-term repercussions of global crises are harder to quantify and require modelling studies with inherent uncertainty. When external stressors such as high-threat infectious disease, forced migration or climate-change-related events occur, there is a resulting surge in healthcare demand. This, directly and indirectly, affects perioperative pathways, increasing pressure on emergency, critical and operative care areas. While different stressors have different effects on healthcare systems, they share the common feature of exposing the weakest areas, at which point care pathways breakdown. Surgery has been identified as a highly vulnerable area for early failure. Despite efforts by the WHO to improve preparedness in the wake of the SARS-CoV-2 pandemic, measurement of healthcare investment and surgical preparedness metrics suggests that surgical care is not yet being prioritised by policy-makers. Investment in the 'response' phase of health system recovery without investment in the 'readiness' phase will not mitigate long-term health effects for patients as new stressors arise. This analysis aims to explore how surgical preparedness can be measured, identify emerging threats and explore their potential impact on surgical services. Finally, it aims to highlight the role of high-quality research in developing resilient surgical systems.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».