Systematic review of the Lancet Commission on Global Surgery indicators with quality assessment of modelled estimates
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Lancet Commission on Global Surgery (LCoGS) defined six indicators with 2030 targets to track national surgical system performance. The aim of this systematic review was to evaluate national reporting and attainment of benchmarks for each indicator and to assess the quality of modelling studies used to fill data gaps. METHODS: Seven bibliographic databases (1 April 2015-24 July 2024) and government domains of 48 countries committed to National Surgical, Obstetric, and Anaesthesia Plans were searched. Records providing national estimates of any LCoGS indicator were eligible. The primary outcome was the proportion of World Bank-classified countries meeting indicator benchmarks and the secondary outcome was the quality of modelled national estimates. This systematic review was prospectively registered in PROSPERO, the international prospective register of systematic reviews (CRD420250650890). RESULTS: Of 4245 records retrieved, 44 studies were included (35 research articles and 9 policy documents). Among 217 World Bank-classified countries, access to timely essential surgery (indicator 1) was reported for 94 countries (39% meeting benchmark), specialist surgical workforce density (indicator 2) was reported for 167 countries (50.3% meeting benchmark), surgical volume (indicator 3) was reported for 124 countries (31.5% meeting benchmark), perioperative mortality (indicator 4) was reported for 74 countries (no benchmark was set at country level), and financial risk protection indicators (indicators 5 and 6) were reported for five countries, with none meeting either benchmark. Across indicators, high-income countries were more likely to meet benchmarks. Most modelled studies lacked transparency in data sources, statistical methods, or model validation. CONCLUSION: Reporting of LCoGS indicators remains sparse and uneven, particularly in low- and middle-income countries. Without standardized, routine measurement and minimum quality standards for modelled estimates, progress towards 2030 cannot be credibly tracked. Integrating surgical metrics into national health information systems should be a policy priority.
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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».