A protocol for a systematic literature review: comparing the impact of seasonal and meteorological parameters on acute respiratory infections in Indigenous and non-Indigenous peoples
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acute respiratory infections (ARI) are a leading cause of morbidity and mortality globally, and are often linked to seasonal and/or meteorological conditions. Globally, Indigenous peoples may experience a different burden of ARI compared to non-Indigenous peoples. This protocol outlines our process for conducting a systematic review to investigate whether associations between ARI and seasonal or meteorological parameters differ between Indigenous and non-Indigenous groups residing in the same geographical region. METHODOLOGY: aggregator databases. Articles will be screened using inclusion/exclusion criteria applied first at the title and abstract level, and then at the full article level by two independent reviewers. Articles maintained after full article screening will undergo risk of bias assessment and data will be extracted. Heterogeneity tests, meta-analysis, and forest and funnel plots will be used to synthesize the results of eligible studies. DISCUSSION AND REGISTRATION: This protocol paper describes our systematic review methods to identify and analyze relevant ARI, season, and meteorological literature with robust reporting. The results are intended to improve our understanding of potential associations between seasonal and meteorological parameters and ARI and, if identified, whether this association varies by place, population, or other characteristics. The protocol is registered in the PROSPERO database (#38051).
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».