Neurological Surgery Manpower Training and Density in Islamic Republic of Iran: A Population Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Significant disparities in worldwide neurosurgical training and workforce distribution are prominent primarily in low-income and middle-income countries. Although Iran is considered a lower middle-income country, neurosurgical density and distribution in Iran has surpassed the recommended ratio of 1 neurosurgeon for every 100 000 population. The objective was to determine neurological surgery density and distribution in Iran and the factors significant in the relative success in training and allocation of neurosurgeons in Iran. METHODS: Review of PubMed and administration of site surveys of multiple data sources including Neurosurgical Society of Iran, Iranian Board of Neurological Surgery, Medical Council of Islamic Republic of Iran, Universities of Medical Sciences in Iran, and Ministry of Health and Higher Education of Iran. RESULTS: Over the 72-year period from 1952 to 2024, 1200 neurosurgeons have been trained and distributed in 31 provinces in Iran, attaining a ratio of 1.4/100 000 population. All but 40 neurosurgeons were trained after 1981, which coincided with the Iran-Iraq War. Decentralization of medical and neurosurgical residency training programs, resolving the immediate need for neurosurgeons managing penetrating traumatic brain and spinal cord injuries during the 1980 to 1988 Iran-Iraq War, and active participation of legislative and executive branches of government in solving health care disparities were major factors in meeting the needs of the country. At the present time, more than 555 neurosurgeons are practicing in Tehran Province, a proportion of 3.8 neurosurgeons for every 100 000 population, which indicates an element of disparity in density distribution across Iranian land. CONCLUSION: Legislative initiatives and government support of public health care delivery and decentralization of medical and residency training programs after the Iran-Iraq War and introduction of the Ministry of Health and Medical Education are considered the main reasons for the relative success in meeting the neurosurgical demand and manpower density. Still, further adjustment of distribution of manpower is needed.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».