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Enregistrement W4406431031 · doi:10.1007/s10072-024-07982-y

Revisiting Africa’s Stroke Obstacles and Services (SOS)

2025· article· en· W4406431031 sur OpenAlexaff
Tamer Roushdy, Ahmed Elbassiouny, Selma Kesraoui, Michael Temgoua, Kiatoko Ponte Nono, Selam Kifelew Melkamu, Eitzaz Sadiq, Patty Francis, Peter Waweru, Urvashy Gopaul, Faouzi Belahsen, Lukpata Philip Ugbem, Djibrilla Ben‐Adji, Noëmie Woodcock, Muhyadin Hassan Mohamed, Sarah Shali Matuja, Chokri Mhiri, Deanna Saylor, Mohamed Maged, Hossam Shokri, Nevine El Nahas

Notice bibliographique

RevueNeurological Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesScience and Technology Development FundAin Shams University
Mots-clésNeuroradiologyNeurologyNeurosurgeryStroke (engine)MedicinePsychiatryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: As one of the most common non-communicable diseases in Africa, Stroke ought to be dealt with properly with intensifying efforts to control its burden and to face obstacles in its management. METHODS AND RESULTS: In this follow-up study we reanalyzed stroke services and related obstacles in 17 African countries that were previously studied in 2021/22 in aspects related to manpower, acute stroke services, rehabilitation programs, number of stroke units/centers, telestroke services, awareness campaigns, and national and international stroke registries through a survey that was sent to stroke specialists and national stroke societies. Overall, there is an improvement in many fields yet many obstacles in the implementation of telestroke services, acute management, secondary prevention, post-discharge services, and follow-ups whether governmental, medical, or societal are prevalent. CONCLUSION: Stroke services in Africa are improving in 2024 compared to 2021/22 in many fields, stationary in some fields, and regressing in a few. Managing obstacles that are raised by stroke specialists collectively and on individual countries basis will pave the way for better services for the wellness of stroke victims in Africa.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,222
Score d'incertitude au seuil0,242

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations9
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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