A Framework for Advancing Sustainable MRI Access in Africa
Notice bibliographique
Résumé
Summary MRI technology has profoundly transformed current healthcare and research systems globally. The rapidly growing burden of non-communicable diseases in Africa has underscored the importance of improving access to MRI equipment as well as training and research opportunities on the continent. The Consortium for Advancement of MRI Education & Research in Africa (CAMERA) is a network of African experts, global partners, and ISMRM/ESMRMB members implementing novel strategies to advance MRI access and research in Africa. To identify challenges to MRI usage and provide a framework for addressing MRI needs in the region, CAMERA conducted a Needs Assessment Survey (NAS) and a series of symposia at international MRI society meetings over a 2-year period. The 68-question NAS was distributed to MRI users in Africa and completed by 157 clinicians and scientists from across Sub-Saharan Africa (SSA). On average, the number of MRI scanners per million people remained at <1, of which, 39% were obsolete low-field systems yet still in use to meet clinical needs. The feasibility of coupling stable energy supplies from various sources has contributed to the growing number of higher-field (1.5T) MRI scanners in the region. However, these systems are underutilized with only 8% of facilities reporting clinical scans of 15 or more patients daily per scanner. The most frequently reported MRI scans were neurological and musculoskeletal. Our NAS combined with the World Health Organization and International Atomic Energy Agency data provides the most up-to-date data on MRI density in Africa and offers unique insight into Africa’s MRI needs. Reported gaps in training, maintenance, and research capacity indicate ongoing challenges in providing sustainable high-value MRI access in SSA. Findings from the NAS and focused discussions at ISMRM and ESMRMB provided the basis for the framework presented here for advancing MRI capacity in SSA. Graphical Abstract Africa has a massive population with few infrastructural resources and an untapped potential to effect transformative change in healthcare. To advance MRI access across all African countries and meet the sustainable development goals of improving health and wellbeing in low-resource settings over the next decade, the MRI community is called to partner with CAMERA to create enabling clinical and research MRI environments that will utilize the rich intellectual resources in Africa to realize lasting and equitable MRI for all Africans and the world at large.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».