Stroke doctors: Who are we? A World Stroke Organization survey
Notice bibliographique
Résumé
Background Specialist training provides skilled workforce for service delivery. Stroke medicine has evolved rapidly in the past years. No prior information exists on background or training of stroke doctors globally. Aims To describe the specialties that represent stroke doctors, their training requirements, and the scientific organizations ensuring continuous medical education. Methods The World Stroke Organization conducted an expert survey between June and November 2014 using e-mailed questionnaires. All Organization for Economic Co-operation and Development countries with >1 million population and other countries with >50 million population were included ( n = 49, total 5.6 billion inhabitants, 85% of global strokes). Two stroke experts from each selected country were surveyed, discrepancies resolved, and further information on identified stroke-specific curricula sought. Results We received responses from 48 (98%) countries. Of ischemic stroke patients, 64% were reportedly treated by neurologists, ranging from 5% in Ireland to 95% in the Netherlands. Per thousand annual strokes there were average six neurologists, ranging from 0.3 in Ethiopia to 33 in Israel. Of intracerebral hemorrhage patients, 29% were reportedly treated by neurosurgeons, ranging from 5% in Sweden to 79% in Japan, with three neurosurgeons per thousand strokes, ranging from 0.1 in Ethiopia to 24 in South Korea. Most countries had a stroke society (86%) while only 10 (21%) had a degree or subspecialty for stroke medicine. Conclusions Stroke doctor numbers, background specialties, and opportunities to specialize in stroke vary across the globe. Most countries have a scientific society to pursue advancement of stroke medicine, but few have stroke curricula.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».