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Enregistrement W4386858425 · doi:10.1111/epi.17728

Health equity integrated epilepsy care and research: A narrative review

2023· review· en· W4386858425 sur OpenAlexaff
Evelyn Gotlieb, Leah J. Blank, Allison W. Willis, Parul Agarwal, Nathalie Jetté

Notice bibliographique

RevueEpilepsia · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Institute of Neurological Disorders and StrokeIcahn School of Medicine at Mount Sinai
Mots-clésHealth equityEpilepsyHealth careEquity (law)Ethnic groupSocioeconomic statusMedicinePsychological interventionGerontologyPsychologyNursingPolitical sciencePublic healthPopulationPsychiatryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: With the unanimous approval of the Intersectoral Global Action Plan on epilepsy and other neurological disorders by the World Health Organization in May 2022, there are strong imperatives to work towards equitable neurological care. AIMS: Using epilepsy as an entry point to other neurologic conditions, we discuss disparities faced by marginalized groups including racial/ethnic minorities, Americans living in rural communities, and Americans with low socioeconomic status. MATERIALS AND METHODS: The National Institute on Minority Health Disparities Research Framework (NIMHD) was used to conduct a narrative review through a health equity lens to create an adapted framework for epilepsy and propose approaches to working towards equitable epilepsy and neurological care. RESULTS: In this narrative review, we identified priority populations (racial and ethnic minority, rural-residing, and low socioeconomic status persons with epilepsy) and outcomes (likelihood to see a neurologist, be prescribed antiseizure medications, undergo epilepsy surgery, and be hospitalized) to explore disparities in epilepsy and guide our focused literature search using PubMed. In an adapted NIMHD framework, we examined individual, interpersonal, community, and societal level contributors to health disparities across five domains: (1) behavioral, (2) physical/built environment, (3) sociocultural, (4) environment, and (5) healthcare system. We take a health equity approach to propose initiatives that target modifiable factors that impact disparities and advocate for sustainable change for priority populations. DISCUSSION: To improve equity, healthcare providers and relevant societal stakeholders can advocate for improved care coordination, referrals for epilepsy surgery, access to care, health informatics interventions, and education (i.e., to providers, patients, and communities). More broadly, stakeholders can advocate for reforms in medical education, and in the American health insurance landscape. CONCLUSIONS: Equitable healthcare should be a priority in neurological care.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,670
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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.

Tête enseignante Opus0,309
Tête enseignante GPT0,548
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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