“Medical specialists in LMICs; a systematic review and best-fit framework synthesis of the evidence on their roles and contribution to health systems”
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Medical specialists are integral to the medical workforce and play a pivotal role in referral systems. However, in low- and middle-income countries (LMICs), there is perception specialists often fail to align with local health needs, system capacities, and Universal Health Coverage (UHC) objectives. Methods A systematic review was conducted in 2024 using a best-fit framework to assess the contributions of specialists to health systems and population health in LMICs. Searches covered eight databases and specialist journals, guided by an expert-validated a priori framework for data extraction and analysis. We used the Johanna Briggs Institute critical appraisal tools to assess the quality of the papers, and the PRISMA guidelines to report the findings. The study protocol was registered in the PROSPERO database (CRD42024572877). Findings We found and reviewed 89 studies, highlighting a critical shortage of specialists, particularly surgeons, anaesthesiologists, and psychiatrists. Evidence linked specialists’ availability to improved health outcomes such as lives saved through expanded surgical capacity, though broader health system contributions were less clear. Specialists were reported to play key roles in referrals, hospital management, mentoring, and research. Governance of their professions was found to be variable across LMICs, with wide differences in specialty types, training curricula, accreditation systems, and regulation of private-sector involvement. Reports frequently documented specialists’ engagement with private health markets, revealing blurred boundaries between public and private care. A dynamic market for specialists was also observed, driven by a sustained global demand for their services. However, few policies were found addressing shortages and improving governance, with existing strategies focusing on task-shifting, clinical training, and sharing responsibilities. Conclusions This review offers an evidence-based framework for understanding specialists’ roles and health system engagement in LMICs. We highlight the need to reconsider specialists’ deployment, prioritising alignment with UHC goals and enhancing governance to optimize their contributions to health systems.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,093 | 0,231 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,047 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».