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 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 | 0,017 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| 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 ».