Does Consideration and Assessment of Effects on Health Equity Affect the Conclusions of Systematic Reviews? A Methodology Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Tackling health inequities both within and between countries remains high on the agenda of international organizations including the World Health Organization and local, regional and national governments. Systematic reviews can be a useful tool to assess effects on equity in health status because they include studies conducted in a variety of settings and populations. This study aims to describe the extent to which the impacts of health interventions on equity in health status are considered in systematic reviews, describe methods used, and assess the implications of their equity related findings for policy, practice and research. METHODS: We conducted a methodology study of equity assessment in systematic reviews. Two independent reviewers extracted information on the reporting and analysis of impacts of health interventions on equity in health status in a group of 300 systematic reviews collected from all systematic reviews indexed in one month of MEDLINE, using a pre-tested data collection form. Any differences in data extraction were resolved by discussion. RESULTS: Of the 300 systematic reviews, 224 assessed the effectiveness of interventions on health outcomes. Of these 224 reviews, 29 systematic reviews assessed effects on equity in health status using subgroup analysis or targeted analyses of vulnerable populations. Of these, seven conducted subgroup analyses related to health equity which were reported in insufficient detail to judge their credibility. Of these 29 reviews, 18 described implications for policy and practice based on assessment of effects on health equity. CONCLUSION: The quality and completeness of reporting should be enhanced as a priority, because without this policymakers and practitioners will continue lack the evidence base they need to inform decision-making about health inequity. Furthermore, there is a need to develop methods to systematically consider impacts on equity in health status that is currently lacking in systematic reviews.
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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 | 0,033 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».