Contextual challenges and impacts on the surgical ecosystem in Chiapas, Mexico: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Chiapas is a state in southern Mexico that faces significant challenges in healthcare delivery. Strengthening the surgical system requires a comprehensive understanding of all health system domains and the contextual factors that influence care delivery. This study used qualitative methods to identify factors related to both gaps and successes in surgical care in Chiapas, Mexico. Semi-structured interviews were conducted with 23 participants at 15 public and private hospitals. Participants consisted of nurses, physicians, surgeons, and hospital administrators. Interviews were transcribed, and a codebook was developed and applied to all interviews. Recurring themes were identified and described using thematic analysis. Four themes characterizing the challenging context through which care is delivered were identified: referral system challenges, workforce shortages, insufficiencies in perioperative and nonoperative care, and waste and mismanagement of resources. Three themes related to innovations and workarounds were identified: efforts to maximize resources and reduce waste, strategies to reduce language barriers, and planning to account for clinical needs in situations of limited access and emergencies. Gaps and challenges within the surgical system of Chiapas lead to challenges in care delivery across all domains of the health system. However, several solutions have emerged among local providers. Insight into these factors can be used in planning efforts to improve access to safe and effective surgical care.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».