A systematic review of population health interventions and Scheduled Tribes in India
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite India's recent economic growth, health and human development indicators of Scheduled Tribes (ST) or Adivasi (India's indigenous populations) lag behind national averages. The aim of this review was to identify the public health interventions or components of these interventions that are effective in reducing morbidity or mortality rates and reducing risks of ill health among ST populations in India, in order to inform policy and to identify important research gaps. METHODS: We systematically searched and assessed peer-reviewed literature on evaluations or intervention studies of a population health intervention undertaken with an ST population or in a tribal area, with a population health outcome(s), and involving primary data collection. RESULTS: The evidence compiled in this review revealed three issues that promote effective public health interventions with STs: (1) to develop and implement interventions that are low-cost, give rapid results and can be easily administered, (2): a multi-pronged approach, and (3): involve ST populations in the intervention. CONCLUSION: While there is a growing body of knowledge on the health needs of STs, there is a paucity of data on how we can address these needs. We provide suggestions on how to undertake future population health intervention research with ST populations and offer priority research avenues that will help to address our knowledge gap in this area.
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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 | 0,015 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle