Disparities in cardiovascular disease among Caribbean populations: a systematic literature review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cardiovascular diseases (CVD) are the predominant cause of death globally. The large health disparities in the distribution of the burden of disease seen in developed and developing countries are of growing concern. Central to this concern is the poor outcome which is seen disproportionately in socially disadvantaged groups and racial/ethnic minorities. The aim of the study was to conduct a systematic literature review to investigate the nature of cardiovascular disease health disparities among Afro-Caribbean origin populations and identify current knowledge gaps. METHODS: A systematic literature review including a detailed search strategy was developed to search MEDLINE and other research databases. Using an a priori protocol peer-reviewed publications and grey literature articles were retrieved and screened and relevant data extracted by two independent review authors. Thematic analysis was done according to CVD outcomes and measures of disparity including age, sex, ethnicity and socioeconomic status. RESULTS: The search retrieved 665 articles of which 22 met the inclusion criteria. Most studies were conducted in the United Kingdom and centered on the prevalence of CVD by ethnicity, age and sex. An important sub-theme identified was the disparities in health service utilization/hospital admission. Coronary Heart Disease (CHD) and Peripheral Arterial Disease (PAD) were less prevalent among Afro-Caribbeans compared to Caucasian and South East Asian ethnic groups. The prevalence of CHD ranged from 0-7% in Afro-Caribbean to 2-22% in Caucasians. Strokes were more common among Afro-Caribbeans. There are inadequate data on morbidity and mortality from CVD, particularly across the socio-economic gradient, in Afro-Caribbean populations. CONCLUSIONS: There are important differences in morbidity and mortality from CVD across ethnic groups. Important knowledge gaps remain in understanding the social determinants of these disparities in CVD. More research exploring these gaps by varying disparity indicators needs to be undertaken.
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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 | 0,010 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».