Impact of Sex and Gender in Stroke in South and Southeast Asia: A Rapid Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: South Asia and Southeast Asia account for more than 40% of the global stroke burden, with differences in stroke risk factors, mortality, and outcomes compared to high-income countries. Sociocultural norms compound the preexisting biological risk differences, resulting in a disproportionate burden of stroke in women in this region. This review summarizes the sex and gender differences across the stroke care continuum in South Asia and Southeast Asia over the past 20 years. SUMMARY: Despite a higher incidence of stroke in men than women in South and Southeast Asia, women have greater stroke severity and poorer outcomes after stroke. Higher levels of premorbid disability and poor physical health at baseline may be contributory. There is a high prevalence of vascular risk factors such as hypertension, dyslipidemia, cardiac sources of embolism, as well as metabolic syndrome and insulin resistance, among the women in this region. Smoking is uncommon among women; however, other forms of smokeless tobacco, such as tobacco leaf and betel nut chewing, are more prevalent, especially in the rural areas in these countries. Women are more likely to have delayed presentations to the hospital due to untimely recognition of stroke symptoms; however, with regards to door-to-needle times or intravenous thrombolysis (IVT) rates, we found equivocal data. Wide gaps exist in stroke awareness and healthcare-seeking behaviors, with women more commonly opting for public hospitals and low-cost wards, more likely to discontinue treatment, and less likely to adhere to poststroke rehabilitation. KEY FINDINGS: This review exposes the gender lacunae in stroke service provision across South Asia and Southeast Asia while acknowledging the many knowledge gaps in our understanding. Although the biological risk differences are non-modifiable, educational, policy, and economic measures to mitigate sociocultural barriers are much needed in the region. Sound epidemiological data are needed from more countries to better understand these differences and bridge this gap. It is imperative to advocate and implement policies and programs for stroke care viable for women, cognizant of the gender and cost bias, as well as the interplay of social and cultural structures specific to the regions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».