STROKE REHABILITATION SERVICES IN PAKISTAN: CURRENT STATUS AND FUTURE DIRECTIONS
Notice bibliographique
Résumé
Stroke is a leading cause of adult mortality and morbidity worldwide. The incidence of stroke is falling in developed countries, while on the rise in developing countries.1 Pakistan is a low middle-income country with an underdeveloped health care system whose major focus is on the management of communicable diseases.2 Epidemiological data on stroke in Pakistan is limited, based mostly on small samples reported from hospital data.3 Due to the combined efforts of the Pakistan Society of Neurology, Pakistan Stroke Society and the Faculty of Neurology at the College of Physicians and Surgeons of Pakistan (CPSP), the number of neurologists and stroke medicine physicians in the country has increased in the last decade.4 Diagnosis, acute evaluation and management of stroke has also improved. Areas of noted progress include early recognition of signs and symptoms of stroke, timely evacuation to a hospital, early neurology consult, availability of brain imaging (Computed Tomographic scan and Magnetic Resonance Imaging) and access to treatments including tissue plasminogen activator and endovascular procedures.4 At present, this is available only in major cities and hospitals. Despite such improvements in acute stroke management, functional outcomes and community reintegration for stroke patients in Pakistan is generally inadequate, due largely in part to the lack of multi-disciplinary stroke rehabilitation services. We aim to describe the current status of stroke rehabilitation services in Pakistan and discuss the main challenges and barriers towards providing multi-disciplinary stroke rehabilitation. Recommendations to overcome these challenges are also provided.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 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 ».