Responding to Climate and Environmental Change Impacts on Human Health via Integrated Surveillance in the Circumpolar North: A Systematic Realist Review
Notice bibliographique
Résumé
Environments are shifting rapidly in the Circumpolar Arctic and Subarctic regions as a result of climate change and other external stressors, and this has a substantial impact on the health of northern populations. Thus, there is a need for integrated surveillance systems designed to monitor the impacts of climate change on human health outcomes as part of broader adaptation strategies in these regions. This review aimed to identify, describe, and synthesize literature on integrated surveillance systems in Circumpolar Arctic and Subarctic regions, that are used for research or practice. Following a systematic realist review approach, relevant articles were identified using search strings developed for MEDLINE® and Web of Science™ databases, and screened by two independent reviewers. Articles that met the inclusion criteria were retained for descriptive quantitative analysis, as well as thematic qualitative analysis, using a realist lens. Of the 3431 articles retrieved in the database searches, 85 met the inclusion criteria and were analyzed. Thematic analysis identified components of integrated surveillance systems that were categorized into three main groups: structural, processual, and relational components. These components were linked to surveillance attributes and activities that supported the operations and management of integrated surveillance. This review advances understandings of the distinct contributions of integrated surveillance systems and data to discerning the nature of changes in climate and environmental conditions that affect population health outcomes and determinants in the Circumpolar North. Findings from this review can be used to inform the planning, design, and evaluation of integrated surveillance systems that support evidence-based public health research and practice in the context of increasing climate change and the need for adaptation.
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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 | 0,025 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».