Disparities in diabetes mellitus among Caribbean populations: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the large body of research on racial/ethnic disparities in health, there are limited data on health disparities in Caribbean origin populations. This review aims to analyze and synthesize published literature on the disparities in diabetes mellitus (DM) and its complications among Afro-Caribbean populations. METHODS: A detailed protocol, including a comprehensive search strategy, was developed and used to identify potentially relevant studies. Identified studies were then screened for eligibility using pre-specified inclusion and exclusion criteria. An extraction form was developed to chart data and collate study characteristics including methods and main findings. Charted information was tagged by disparity indicators and thematic analysis performed. Disparity indicators evaluated include ethnicity, sex, age, socioeconomic status, disability and geographic location. Gaps in the literature were identified and extrapolated into a gap map. RESULTS: A total of 1009 diabetes related articles/manuscripts, published between 1972 and 2013, were identified and screened. Forty-three studies met inclusion criteria for detailed analysis. Most studies were conducted in the United Kingdom, Trinidad and Tobago and Jamaica, and used a cross-sectional study design. Overall, studies reported a higher prevalence of DM among Caribbean Blacks compared to West African Blacks and Caucasians but lower when compared to South Asian origin groups. Morbidity from diabetes-related complications was highest in persons with low socioeconomic status. Gap analysis showed limited research data reporting diabetes incidence by sex and socioeconomic status. No published literature was found on disability status or sexual orientation as it relates to diabetes burden or complications. Prevalence and morbidity were the most frequently reported outcomes. CONCLUSION: Literature on diabetes health disparities in Caribbean origin populations is limited. Future research should address these knowledge gaps and develop approaches to reduce them.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».