Delivering epilepsy care in low-resource settings: the role of technology
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The implementation of technology in the field of epileptology has traditionally focused on its use for diagnosis and treatment and has, unsurprisingly, been capital-intensive, making it therefore mainly implementable in advanced high-income countries. Because of technological innovations over the past 20 years there has been almost a paradigm shift, particularly in access to and the potential for implementing relevant technology in lesser developed environments. Nearly 80% of people living with epilepsy live in low and middle-income countries. AREAS COVERED: The challenge and the purpose of this paper is to discuss how technology can be implemented into lesser-resourced contexts not only cost-effectively but in a cost-saving way while also building capacity and thus sustainability. EXPERT OPINION: The rate of technological advancement presents the risk of progressive widening of the technology and care gaps between advanced and lesser developed regions. Implementing technology is both about finding relevant appropriate technologies for the individual contexts of a diverse range of countries but also about repurposing low-tech technologies for application in epilepsy care in these areas. Finally exciting advances such as autonomous driving, digital twinning and robotic surgery will likely transform epilepsy care in several lower-resourced settings in the next 5-10 years.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».