Surgical Skill, Providers and Infrastructure Needs Assessment in North Gondar, Ethiopia: A Mixed Method Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The shortage of skilled surgical providers in Sub-Saharan Africa is reaching a crisis level.The Canadian Network for International Surgery has been delivering structured surgical skills courses in Ethiopia for 15 years. However, an assessment of met needs, and ongoing barriers to surgical care has never been done. Ethiopia has set out plans to expand surgical capacity at the district hospital levels through upgrading and building hospitals, and task shifting through a surgical health officer program. This study aimed to assess the met need for surgical infrastructure, providers, and educationin in North Gondar Zone, Ethiopia. Sub-objectives are to assess the perceived values of a structured surgical training courses, and to identify ongoing barriers to emergency surgery. Method: This mixed-method of study employed: semi-structured interviews to surgical providers, a review of operative records, an infrastructure needs assessment. The research also used questionnaires which was distributed to medical trainees to assess the met needs, and to identify barriers to care.A total of190 trainees participated in the survey. In addition, 12 participants were involved in the interview from 4 hospitals. I n addition, descriptive statistics were used to describe the study subjects and the surgical skill needs using tables and graphs. Result: Emergency surgery was only performed in Gondar University Hospital with a met need for a cesarean section of only 15%. There was a severe shortage of both hospitals, and care providers in the zone. Lack of consumable emergency equipment was cited as the greatest barrier to delivering emergency care at the district level. Conclusion: Shortage of providers, inadequate surgical infrastructure, and a severe lack of continuing skill improvement needs were observed.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».