Mapping Neuroimaging Capacity in Africa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Globally, neuroimaging is essential in the diagnosis and treatment of brain disease, including dementia. Its use in assessing disease biomechanisms has gained increased popularity in neuroscience over the last two decades. However, the capacity for translational neuroimaging research in Africa is limited and has not been systematically characterised. This study aims to understand, quantify, and analyze the evolution and use of neuroimaging modalities for research in Africa. A scoping review was performed to identify the neuroimaging research challenges in the region, evaluate common imaging modalities and indications in the region, characterize the studied population, and outline opportunities to close capacity gaps. METHOD: A scoping review of human brain imaging studies in Africa was conducted following the Joanna Briggs Institute (JBI) Manual for Evidence Synthesis guideline and using a pre-registered protocol [osf.io/k7qw6]. A Participants, Concept, and Context framework [osf.io/nuf2m] was used to identify relevant original studies from the past 20 years. Data describing the studies' population demographics (age, sex, diagnostic status, ethnicity, etc.,), duration, geographical location, neuroimaging technology (modality, scanner details, contrast use, sequences, etc.,), authorship, and research output was extracted and is currently being analyzed. An interactive data visualization dashboard (Mongoøse) was developed to graphically summarize the data, map geographical distribution of studies, quantify imaging capacity, and reflect inter-regional and cross-continental collaborative research networks. RESULTS: A prototype of the Mongoøse dashboard featuring multiple interactive elements and search filters, including choropleth maps of distribution of neuroimaging studies per country, tabular and graphical summaries is highlighted (Figure 1), to demonstrate the potential for assessing the region's imaging research capacity. The full interactive dashboard is being developed based on the prototype with complete results of data analysis. The dashboard will offer a comprehensive overview of neuroimaging research capabilities in Africa: determine required capacity, measure the current capacity, identify capacity and representation gaps, and highlight opportunities for capacity building and international collaboration. CONCLUSION: This study will offer insights into alignment of Africa's brain imaging resources with its neurological health challenges, including dementias. The findings will support global equity in neuroscience research and inform the development of sustainable neuroimaging infrastructure in resource-constrained settings.
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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 | 0,031 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».