Is health equity considered in systematic reviews of the cochrane musculoskeletal group?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether Cochrane Musculoskeletal Group (CMSG) systematic reviews and corresponding primary studies of rheumatoid arthritis interventions report and analyze the data needed to assess the effectiveness of interventions in reducing socioeconomic differences in health and/or improving the health of the poor. METHODS: We selected all CMSG reviews on rheumatoid arthritis published since issue 1, 2003. Fourteen reviews were identified; 147 of the 156 primary studies included in these reviews were obtained and assessed. We extracted data on whether the dimensions place of residence, race/ethnicity/culture, occupation, gender, religion, education, socioeconomic status, and social capital and networks (PROGRESS) were reported or analyzed, and whether any interventions were aimed at disadvantaged or low- and middle-income country populations. RESULTS: Among the dimensions of PROGRESS reported at baseline in 147 primary studies, gender (89%) was the most commonly reported, followed by education (25%) and race/ethnicity (18%). Less than 50% of the systematic reviews reported dimensions of PROGRESS even when they had been reported in the primary study. Of 147 primary studies, 6 (5%) were aimed specifically at disadvantaged populations; another 6 reported on effectiveness by at least 1 dimension of PROGRESS. CONCLUSION: Primary studies of interventions for rheumatoid arthritis generally reported few variables necessary to answer questions about health inequalities. Most CMSG systematic reviews failed to assess those variables even when described in the primary studies. The Cochrane Health Equity Field welcomes the opportunity to provide guidance to systematic review authors on incorporating equity considerations into their reviews.
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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 | 0,346 | 0,759 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,040 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,014 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».