A Systematic Review of Diagnostic Radiology Access, Barriers, and Novel Interventions in Low-Income Countries
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Diagnostic radiology is an essential component of modern healthcare, yet billions of people in Low-Income Countries (LICs) lack access. This disparity, which impacts outcomes for both communicable and non-communicable diseases, remains a neglected area in global health policy. This review systematically synthesizes the evidence on radiology access, barriers, and the impact of novel interventions in LICs. Methods: This systematic review was conducted following PRISMA guidelines. We searched PubMed, Google Scholar, Semantic Scholar, Springer, Wiley Online Library for studies published between 1 January 2018 and 31 December 2025. We included primary studies and surveys focused on LICs (per World Bank GNI ≤ 1,135) that reported on outcomes related to radiology access, barriers, or interventions. Quality assessment was performed using the ROBINS-I and Newcastle-Ottawa Scale (NOS) tools. Results: Sixteen studies met the inclusion criteria. The results demonstrate a significant and catastrophic deficit in conventional imaging and workforce, with less than one CT scanner per million inhabitants in LICs and diagnostic availability near 0% at the primary care level. This gap is linked to severe outcome disparities, including a 3-month stroke mortality rate 4.5 times higher in LMICs than in HICs (7.7% vs. 1.7%). However, the review also identified significant evidence for novel interventions. Teleradiology implementation in the Democratic Republic of Congo changed patient diagnosis in 62% of cases and management in 41%. AI-assisted diagnostics show significant cost-effectiveness for conditions like tuberculosis in Malawi. Point-of-Care Ultrasound (POCUS) emerges as a critical, high-impact tool, though its implementation remains profoundly limited. Discussion: The evidence confirms a "diagnostic void" in LICs, driven by an ecosystem of barriers including lack of maintenance, cost, and workforce deficits. The significance of these findings is twofold: the access gap is directly linked to preventable mortality, and technological interventions provide a proven, cost-effective, and scalable "leapfrog" pathway to bridging this gap. Conclusion: LICs must prioritize a dual strategy: shoring up basic infrastructure for X-ray and ultrasound while simultaneously scaling up high-impact, technologically-driven solutions like POCUS, AI-assisted diagnosis, and teleradiology. Future investment must shift from sporadic equipment donation to building sustainable human and technical infrastructure.
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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 | 0,095 | 0,228 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».