Unveiling neurophobia: exploring factors influencing medical students, residents and non-neurologist physicians globally and its implications on neurology care – a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Neurophobia, the fear of neurology, is a recognised global challenge in medical education and practice. This systematic review and meta-analysis aimed to quantify the prevalence of neurophobia among medical students, residents and non-neurologist physicians, identify contributing factors (including lack of basic science/clinical integration) and explore its implications for neurology care. Methods: We systematically searched PubMed, Scopus and Google Scholar for studies published between 2000 and 2024 reporting on neurophobia. Two independent reviewers screened the studies, extracted data and assessed their quality using the Newcastle-Ottawa Scale. A random effects meta-analysis was performed to estimate the pooled prevalence of neurophobia. Heterogeneity and publication bias were tested statistically. Results: Of the initial 1245 studies, 32 met the inclusion criteria. The pooled prevalence of neurophobia was 47.2% (95% CI: 39.8% to 54.6%), with significant heterogeneity (I²=98.7%, p<0.001). Subgroup analysis revealed a higher prevalence among medical students (52.3%, 95% CI: 44.1% to 60.5%) than residents and physicians (41.9%, 95% CI: 33.7% to 50.1%). Key contributing factors included the perceived complexity of neurology (OR: 3.2, 95% CI: 2.7 to 3.8) and inadequate exposure during training (OR: 2.8, 95% CI: 2.3 to 3.3). Individuals with neurophobia were less likely to consider a career in neurology (OR 0.32, 95% CI: 0.25 to 0.41). Conclusions: Neurophobia affects a substantial proportion of medical trainees and practitioners globally, with variation across education and practice levels. Addressing contributing factors through targeted interventions may help mitigate neurophobia and improve neurological care. Further studies should focus on specific interventions.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».