Enhancing surgical capacity in the low- to middle-income countries
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Pediatric and adult reconstructive urology remain underrepresented in global surgical efforts, despite their critical role in restoring genitourinary function. This global surgery initiative aimed to address the gap in specialized urologic care in low- to middle-income countries (LMICs) through a longitudinal, mentorship-based approach integrating augmented reality (AR) telementoring. METHODS: This report describes an approach used to enhance global surgical expertise in LMICs and summarizes data documenting impact. A Global Surgery Partnership Initiative was launched by an academic surgeon from the University of Toronto to address the lack of specialized pediatric and reconstructive urologic training. Through collaboration with local institutions in the Philippines and Vietnam, the program employed a mixed-method approach that delivered longitudinal mentorship, combining virtual case conferences, in-person surgical mentoring, pilot of AR-supported telementoring, and continuous postoperative coaching. Patient outcomes were assessed and mentees self-reported pre- and post-intervention surveys evaluating comfort and technical understanding. Descriptive statistics and paired t-tests were used to analyze outcomes. RESULTS: Thirty-eight pediatric and adult reconstructive urology cases were performed. Over time, operative times and length of stay decreased, with low complication rates (6/38, 12.7%) and Clavien-Dindo ≥3 complications (3/38, 8%). Mentee comfort and understanding significantly improved (mean comfort score: 3.06 to 6.77; technical understanding: 4.77 to 8.43; p<0.001). AR-assisted mentoring, introduced in 2022 and expanded in 2024, showed feasibility, with further enhanced intraoperative feedback and sustainability. CONCLUSIONS: This structured, mixed-method model effectively improved surgical competencies and system-level capacity in LMICs. Unlike short-term missions, this initiative emphasized continuity, adaptability, and sustainability. It presents a scalable framework for integrating reconstructive urology into global health programs while leveraging AR to overcome geographic and resource limitations.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».