The Effectiveness of Interventions for Non-Communicable Diseases in Humanitarian Crises: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Non-communicable diseases (NCDs) are of increasing concern in low- and middle-income countries (LMICs) affected humanitarian crises. Humanitarian agencies and governments are increasingly challenged with how to effectively tackle NCDs. Reviewing the evidence of interventions for NCDs in humanitarian crises can help guide future policies and research by identifying effective interventions and evidence gaps. The aim of this paper is to systematically review evidence on the effectiveness of interventions targeting NCDs during humanitarian crises in LMICs. METHODS: A systematic review methodology was followed using PRISMA standards. Studies were selected on NCD interventions with civilian populations affected by humanitarian crises in low- and middle-income countries. Five bibliographic databases and a range of grey literature sources were searched. Descriptive analysis was applied and a quality assessment conducted using the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale for observational studies and the Cochrane Risk of Bias Tool for experimental studies. RESULTS: The search yielded 4919 references of which 8 studies met inclusion criteria. Seven of the 8 studies were observational, and one study was a non-blinded randomised-controlled trial. Diseases examined included hypertension, heart failure, diabetes mellitus, chronic kidney disease, thalassaemia, and arthritis. Study settings included locations in the Middle East, Eastern Europe, and South Asia. Interventions featuring disease-management protocols and/or cohort monitoring demonstrated the strongest evidence of effectiveness. No studies examined intervention costs. The quality of studies was limited, with a reliance on observational study designs, limited use of control groups, biases associated with missing data and inadequate patient-follow-up, and confounding was poorly addressed. CONCLUSIONS: The review highlights the extremely limited quantity and quality of evidence on this topic. Interventions that incorporate standardisation and facilitate patient follow-up appear beneficial. However, substantially more research is needed, including data on costs.
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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 | 0,017 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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; 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 ».