[Interventions to improve access to health services by indigenous peoples in the Americas].
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Synthesize evidence on effectiveness of interventions designed to improve access to health services by indigenous populations. METHODS: Review of systematic reviews published as of July 2015, selecting and analyzing only studies in the Region of the Americas. The bibliographic search encompassed MEDLINE, Lilacs, SciELO, EMBASE, DARE, HTA, The Cochrane Library, and organization websites. Two independent reviewers selected studies and analyzed their methodological quality. A narrative summary of the results was produced. RESULTS: Twenty-two reviews met the inclusion criteria. All selected studies were conducted in Canada and the United States of America. The majority of the interventions were preventive, to surmount geographical barriers, increase use of effective measures, develop human resources, and improve people's skills or willingness to seek care. Topics included pregnancy, cardiovascular risk factors, diabetes, substance abuse, child development, cancer, mental health, oral health, and injuries. Some interventions showed effectiveness with moderate or high quality studies: educational strategies to prevent depression, interventions to prevent childhood caries, and multicomponent programs to promote use of child safety seats. In general, results for chronic non-communicable diseases were negative or inconsistent. CONCLUSIONS: Interventions do exist that have potential for producing positive effects on access to health services by indigenous populations in the Americas, but available studies are limited to Canada and the U.S. There is a significant research gap on the topic in Latin America and the Caribbean.
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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 | 0,013 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».