Critical care capacity in Africa: Post-pandemic ICU capacity, service readiness, and patient profiles across public and private hospitals in Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
Background The COVID-19 pandemic highlighted critical care disparities in low-resource settings. Ethiopia implemented interventions to strengthen ICU capacity post-pandemic, yet gaps persist. This study assesses national ICU capacity following the COVID-19 pandemic, including private facilities, and identifies challenges to equitable critical care delivery. Method A cross-sectional nationwide assessment was conducted in public and private hospitals across Ethiopia. Data were collected through site visits and standardized questionnaires, assessing ICU capacity, staffing, equipment, protocols, and emergency preparedness. Patient-level data were also collected to assess common admission characteristics. Findings were compared with pre-COVID-19 baseline data to evaluate progress and identify gaps following the implementation of the interventions. Result A total of 159 facilities were included; 117 out of 159 (73.5%) were governmental, and 42 out of 159 (26·4%) were private facilities, assessing a total of 1028 beds. Post-COVID-19, public ICU facilities increased from 51 to 117, with beds increasing from 324 to 762. Private facilities contributed 266 beds (25.9% of national capacity). Improvements included 24/7 ICU-trained physician availability (52.1% vs. 29.0% pre-COVID) and disaster preparedness plans (21.4% vs. 6.0%). Persistent gaps included advanced hemodynamic monitoring (5/117 public, 3/42 private facilities) and organ support (9/117 public ICUs). Among 279 admissions (mean age, 39.1 years; 55.2% male), neurological (32.1%) and respiratory (25.8%) conditions predominated, with sepsis accounting for 29.4% of cases. Hypertension (25.1%) and diabetes (17.2%) were common comorbidities. Interpretation This study reveals significant growth in Ethiopia’s ICU infrastructure and workforce following the COVID-19 pandemic, with a threefold increase in ICU beds and improved distribution. However, gaps in advanced monitoring, organ support, and referral coordination reveal systemic issues in the readiness of critical care. The high incidence of sepsis among mostly young patients indicates the need for targeted investment in essential emergencies and critical care at all facility levels. Strengthening public-private integration, standardizing referral protocols, and scaling low-cost, high-impact interventions are key for enhancing equity and outcomes in resource-limited settings.
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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».