Mapping the Landscape of Equitable Access to Advanced Neurotechnologies in Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Geographic, social, political, and economic factors shape access to advanced neurotechnologies, yet little previous research has explored the barriers, enablers, and areas of opportunity for equitable and meaningful access for diverse patient communities across Canada. We applied a mixed-mode approach involving semi-structured interviews and rating scale questions to consult with 24 medical experts who are involved in the care of patients who undergo functional neurosurgery targeting the brain. Seven major themes emerged from the qualitative analysis: Health care system , Neurotechnology features , Patient demographics , Target condition features , Ethics , Upstream barriers and enablers , and Areas of opportunity . Descriptive statistics of the Likert-scale responses suggest that interviewees perceive a disparity between the imperative of access to advanced neurotechnologies for people living in rural and remote areas and the likelihood of achieving such access. The results depict a complex picture of access to functional neurosurgery in Canada with pockets of excellence and a motivation to improve the availability of care for vulnerable populations through the expansion of distributed care models, improved health care system efficiencies, increasing funding and support for patient travel, and increasing awareness about and advocacy for advanced neurotechnologies.
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.
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 | 0,008 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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 découle