Strategies and Recommendations to Improve Accessibility of Essential Surgery in Rural Settings in OECD Countries: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The provision of essential and emergency surgical services presents complex challenges in remote areas. Equitable access has gained attention thanks to the significant work done by the Lancet Commission on Global Surgery (LCoGS). Although the focus was on low- and middle-income countries, developed countries also face challenges in providing equitable surgical care and, in fact, do not always meet the benchmarks set by the LCoGS yet still have acceptable outcomes. We sought to explore the current strategies aimed at improving and maintaining access to essential surgical care in rural and remote areas of OECD countries (Organization for Economic Co-operation and Development). METHODS: We conducted a scoping review using MeSH terms. The search was performed on MEDLINE and EMBASE databases and was limited to English sources published between 1946 and January 10, 2025. ELIGIBILITY CRITERIA: Any strategy or intervention aimed at improving and maintaining timely access to essential surgeries in rural and remote areas of OECD countries. RESULTS: Six main categories of strategies were found: (1) resource distribution; (2) task sharing; (3) telemedicine; (4) surgical workforce; (5) training and education; and (6) prehospital system. CONCLUSION: Recognizing that developed countries, in fact, do not always meet the benchmarks set by the LCoGS yet still have acceptable outcomes highlights that specific strategies are important contributors to the reduction of disparities between rural and urban outcomes. These strategies may be used in the study of surgical services in low- and middle-income countries.
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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 | 0,020 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».