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Enregistrement W4416783285 · doi:10.1111/pan.70086

Error Traps in Global Anesthesia

2025· article· en· W4416783285 sur OpenAlexaff
Jane Kabwe, Fredson Mwiga, Ekta Rai, Janat Tumukunde, M. Dylan Bould

Notice bibliographique

RevuePediatric Anesthesia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Health and Surgery
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenGeorgetown Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlobal healthPublic healthAmerican society of anesthesiologistsRegional anesthesiaPatient safetyMEDLINEAnesthesiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anesthesia is increasingly acknowledged as a neglected priority in global health, and pediatric anesthesia is especially important due to the high proportion of children in the least developed countries with a large unmet burden of surgical disease. Pediatric anesthesiologists involved in global health may encounter several common "error traps" that could either lead to missed opportunities to build on recent advancements in global anesthesia or potentially cause harm. We present a number of these "traps" based on the literature and our experience from both sides of global health partnerships in East and Southern Africa, India, and the Caribbean. These error traps include failing to appreciate the public health "big picture"; failing to consider a health-systems approach, prioritizing quantity-based outcomes at the expense of quality, having priorities driven by partners in the "Global North"; failing to make programs sustainable, failing to invest in the retention of anesthesia providers, not realizing that not all global health is international health, and unethical practices. Our goal is to spark debate on ongoing controversies and to inform pediatric anesthesiologists who are working or considering a career in this field.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,771

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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