Effect of the COVID-19 pandemic on the post-Ebola referral system in Sierra Leone: A descriptive analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The COVID-19 pandemic severely impacted health systems in several countries, including Sierra Leone, which was recovering from the 2014-2016 Ebola Virus Disease epidemic. The National Referral Service was established in 2017 followed by launching of the National Emergency Medical Services (NEMS) in 2018 to strengthen the country’s referral system as part of the post-Ebola recovery strategy. This study examined the impact of COVID-19 on the referral system and hospital bed occupancy in Sierra Leone. Methods We conducted a retrospective study using individual-level referral and daily hospital bed occupancy data from 16 public hospitals in Sierra Leone, covering the period October 2017 to February 2022. Data were categorized into four periods: post-Ebola/pre-NEMS (12 months), post-NEMS/pre-COVID (12 months), during COVID-19 (12 months), and post-COVID (12 months). Descriptive statistics was used to analyze the trends in referral and bed occupancy. Results A total of 78,406 referrals were recorded. Referrals increased from 14,870 in the post-Ebola/pre-NEMS period to 27,299 to post-NEMS launch. The number of referrals dropped to 22,948 (during COVID-19) and 13,289 (post-COVID-19). The mean number of referrals per facility initially increased from 1,359 in the post-Ebola and pre-NEMS periods but declined to 1,863 during and after the pandemic. The number of referrals at the provincial level was consistently higher than in Freetown. Bed occupancy rates also declined significantly during the COVID-19 pandemic, with a more pronounced decline in Freetown. Conclusion Our results show a continued decline in patient referrals and bed occupancy even after the peak of the COVID-19 pandemic, with greater impact in the capital Freetown than the provincial regions. The initial increase in referrals and bed occupancy post-Ebola reflects health system strengthening interventions following the Ebola outbreak. However, the COVID-19 pandemic disruptions led to significant declines in both metrics, underscoring the need for sustainable investment in resilient health 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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».