From definitions to implementation – A guide to collect and apply the Lancet Commission on Global Surgery indicators: An Utstein consensus report
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Metrics for surgery, obstetrics, and anesthesia are crucial for implementing programs and monitoring progress toward safe and effective healthcare systems in pursuit of universal healthcare. A suite of metrics put forward by the Lancet Commission on Global Surgery has been adopted in principle by global health, anaesthesia, and surgical leadership in diverse settings. However, barriers to implementation limit their value. Barriers include inconsistencies in definitions and methodologies such as inadequate consideration given to sampling frames, representativeness, categorizations, missing data, and data collection infrastructure. Using the Utstein consensus methodology, we developed a uniform approach to collecting metrics in surgery, obstetrics, and anesthesia. We created a standard toolkit to facilitate the rapid implementation of the Lancet Commission indicators. The metadata and data dictionaries allow a standardized assessment of preparedness for, delivery of, and the effect of care at the population level.
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 | 0,434 | 0,384 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,011 |
| Communication savante | 0,018 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,016 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,012 |
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 ».