Necessity of Diagnostic Imaging and its Lacking Availability
Notice bibliographique
Résumé
The World Health Organization (WHO) states that 50-75% of people across the globe do not have adequate access to basic diagnostic imaging such as ultrasound and X-ray. Studies have shown that ultrasound and X-ray can address 80-90% of imaging needs in developing countries. A proper understanding of what access to diagnostic imaging means is important to provide equitable and effective solutions. It is not enough to be geographically located near a hospital that has diagnostic imaging, but the imaging must also address the local need, be affordable to the country, and be scientifically valid. No matter the location, whether it be in developed or developing countries, access to diagnostic imaging is a necessity and a problem that needs a solution. Potential solutions exist such as the WHO’s technical review titled “The Needs Assessment for Medical Devices” which demonstrates how to calculate gaps in access to medical technologies specifically by cataloguing what type of diagnostic imaging is available and what should be available. Other solutions include non-profit organizations, such as “RAD-AID”, which are working towards increasing radiology services in developing countries. Finally, donating diagnostic imaging devices is another potential solution to address the need for this technology in places that lack it. However, there are many important factors to consider before making a donation. Overall, diagnostic imaging, such as X-ray and ultrasound, have an important role in patient care and are needed in countries that cannot access any other imaging modalities.
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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 | 0,017 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
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 ».