The challenges of starting a cochlear implant programme in a developing country
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Deafness is indeed a silent disability in many parts of the world, and the majority of people who have hearing impairment live in developing countries. With rising economy and developing nations becoming hub of industrialization, hearing loss may increase in these countries. In this review, the authors have elected to focus the discussion on India to frame the challenges of cochlear implants in a developing country. This article reviews the common causes of hearing loss, the challenges faced by those with hearing impairment and why the penetration of these devices is low and also reviews some reasons for the inability of the government to support the implant programme in India. RECENT FINDINGS: Early identification of hearing is crucial towards ensuring appropriate hearing rehabilitation; it is, however, challenged by various factors, including public awareness, absence of a national new born screening programme, accessibility to diagnostic centres, availability of trained personnel and equipment and patient affordability. Cochlear implants are a proven auditory rehabilitative option for individuals with severe to profound sensorineural hearing loss, who otherwise do not benefiting from hearing aids. Nevertheless, only a small percentage of these individuals receive cochlear implants, and cost remains a leading prohibitive factor, particularly in developing countries. For example, in India, the personal average annual income is well below US $2000, whereas these devices cost between $12,000 and $25,000, exclusive of hospital and staff fees. Hence, the technology is virtually unavailable to the masses. SUMMARY: To overcome the cost limitation of those who would benefit from cochlear implants countries such as India and China have started to develop their own indigenous implants.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».