Health equity integrated epilepsy care and research: A narrative review
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,011 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».