Interventions to improve immigrant health. A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Background: : Disparities in health between immigrants and their host populations have been described across countries and continents. Hence, interventions for improving health targeting general populations are not necessarily effective for immigrants. To conduct a systematic search of the literature evaluating health interventions for immigrants; to map the characteristics of identified studies including range of interventions, immigrant populations and their host countries, clinical areas targeted and reported evaluations, challenges and limitations of the interventions identified. Following the results, to develop recommendations for research in the field. A scoping review approach was chosen to provide an overview of the type, extent and quantity of research available. Studies were included if they empirically evaluated health interventions targeting immigrants and/or their descendants, included a control group, and were published in English (PubMed and Embase from 1990 to 2015). Most of the 83 studies included were conducted in the USA, encompassed few immigrant groups and used a randomized controlled trial (RCT) or cluster RCT design. Most interventions addressed chronic and non-communicable diseases and attendance at cancer screening services, used individual targeted approaches, targeted adult women and recruited participants from health centres. Outcome measures were often subjective, with the exception of interventions for cardiovascular risk and diabetes. Generally, authors claimed that interventions were beneficial, despite a number of reported limitations. Recommendations for enhancing interventions to improve immigrant health are provided to help researchers, funders and health care commissioners when deciding upon the scope, nature and design of future research in this area.
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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 | 0,025 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».