Mapping the concept of vulnerability related to health care disparities: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of this paper is to share the results of a scoping review that examined the relationship between health care disparities and the multiplicity of vulnerability factors that are often clustered together. METHODS: The conceptual framework used was an innovative dynamic model that we developed to analyze the co-existence of multiple vulnerability factors (multi-vulnerability) related to the phenomenon of the 'Inverse Care Law'. A total of 759 candidate references were identified through a literature search, of which 23 publications were deemed relevant to our scoping review. RESULTS: The review confirmed our hypothesis of a direct correlation between co-existing vulnerability factors and health care disparities. Several gaps in the literature were identified, such as a lack of research on vulnerable populations' perception of their own vulnerability and on multimorbidity and immigrant status as aspects of vulnerability. CONCLUSIONS: Future research addressing the revealed gaps would help foster primary care interventions that are responsive to the needs of vulnerable people and, eventually, contribute to the reduction of health care disparities in society.
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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 | 0,027 | 0,104 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,037 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».