Stroke and post-stroke aphasia management in low- and middle-income African countries: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Stroke is a global health concern, particularly in low- and middle-income countries (LMIC), notably across Africa (LMIAC). Aphasia, a major post-stroke disability emphasizes the importance of effective management services to enhance quality of life of stroke survivors and their families. Concerns exist regarding the adequacy of such services in LMIAC. This scoping review examined stroke and post-stroke aphasia management studies in LMIAC. MATERIALS AND METHODS: Seven electronic databases (PsycINFO (Ovid), MEDLINE (Ovid), PubMed, EMBASE, Cochrane Library, Scopus, and Web of Science) were searched for English peer-reviewed studies (2010- November 2023). Grey literature was sourced from Google and Google Scholar. Search terms included keywords in population, intervention, and geographic area. Titles and abstracts were screened by the lead author and a second reviewer, with conflicts resolved by a third. The lead author conducted full-text screening and grey literature searches, with a second reviewer checking 35% of the articles for eligibility. RESULTS: Sixty-three studies from 19 LMIAC were included; only four studies focused on post-stroke aphasia management. Challenges reported included lack of- knowledge of stroke signs, ambulance services, diagnostic access, and linguistically appropriate post-stroke aphasia resources. CONCLUSION: Effective stroke and post-stroke aphasia management services are needed, along with further LMIAC research.
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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 | 0,010 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».