MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4394738749 · doi:10.1055/s-0044-1782616

Epilepsy Care in Latin America and the Caribbean: Overcoming Challenges and Embracing Opportunities

2024· article· en· W4394738749 sur OpenAlexaff
Clio Rubiños, Daniel San‐Juan, Carlos Alva‐Díaz, Jorge G. Burneo, Andres Fernandez, Luis Carlos Mayor‐Romero, Jorge Vidaurre, Loreto Ríos‐Pohl, Maria Bruzzone

Notice bibliographique

RevueSeminars in Neurology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEpilepsy research and treatment
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpilepsyMedicineLatin AmericansHealth careWorkforcePopulationEconomic growthEnvironmental healthPsychiatryPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The burden of epilepsy in the Latin America and the Caribbean (LAC) region causes a profound regional impact on the health care system and significantly contributes to the global epilepsy burden. As in many other resource-limited settings worldwide, health care professionals and patients with epilepsy in LAC countries face profound challenges due to a combination of factors, including high disease prevalence, stigmatization of epilepsy, disparities in access to care, limited resources, substantial treatment gaps, insufficient training opportunities for health care providers, and a diverse patient population with varying needs. This article presents an overview of the epidemiology of epilepsy and discusses the principal obstacles to epilepsy care and key contributors to the epilepsy diagnosis and treatment gap in the LAC region. We conclude by highlighting various initiatives across different LAC countries to improve epilepsy care in marginalized communities, listing strategies to mitigate treatment gaps and facilitate better health care access for patients with epilepsy by enhancing the epilepsy workforce.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,805
Score d'incertitude au seuil0,326

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,260 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations17
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSeminars in NeurologyMême sujetEpilepsy research and treatmentTravaux en français237 207