Inclusion of Ethnic Minorities in Telehealth Trials for Type 2 Diabetes: Protocol for a Systematic Review Examining Prevalence and Language Issues
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Type 2 diabetes is common, on the rise, and disproportionately affects ethnic minority groups. Telehealth interventions may mitigate diabetes-related complications, but might under-recruit or even exclude ethnic minorities, in part because of English language requirements. The under-representation of minority patients in trials could threaten the generalizability of the findings, whereby the patients who might stand to benefit most from such interventions are not being included in their evaluation. OBJECTIVE: The aims of this systematic review are twofold: (1) to assess the reporting and prevalence of ethnic minorities in published telehealth trials for type 2 diabetes, including identifying trial features associated with successful patient recruitment; and (2) to determine the proportion of such trials that report English language proficiency as an inclusion/exclusion criterion, including how and why they do so. METHODS: Randomized controlled trials (RCTs) of adults with type 2 diabetes in Western, English-speaking countries that included telehealth interventions targeting diabetes as a primary condition, and those that did not specifically recruit minority groups will be included. Search strategies were devised for indexed and keyword terms capturing type 2 diabetes, telehealth/health technology, and RCTs in English language publications from 2000 to July 2015 in MEDLINE, PsycINFO, EMBASE, CINAHL, and CENTRAL. Reference lists of included studies will also be searched. Two reviewers will independently screen abstracts and full-text articles against inclusion criteria, mediated by a third reviewer if consensus cannot be reached. Data extracted from included studies will be checked by a second reviewer and will be summarized using narrative synthesis. RESULTS: This research is in progress, with findings expected by Spring 2016. CONCLUSIONS: This review will address research reporting and recruitment practices of ethnic minorities in telehealth RCTs for type 2 diabetes. Prevalence estimates will elucidate generalizability of existing research, with implications for researchers, health professionals, and policy makers. Identifying trial or intervention features that appear to facilitate ethnic minority recruitment, as well as language barriers that impede it might suggest ways to improve recruitment in future trials. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO International Prospective Register of Systematic Reviews: CRD42015024899; http://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/display_record.asp?ID=CRD42015024899 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6fUMqbJ0f).
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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 | 0,115 | 0,145 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,026 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,071 | 0,011 |
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 ».