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Enregistrement W2904839344 · doi:10.1016/s2214-109x(18)30435-2

Proximate determinants of tuberculosis in Indigenous peoples worldwide: a systematic review

2018· review· en· W2904839344 sur OpenAlexafffundabout
Maxime Cormier, Kevin Schwartzman, Dieynaba S. N’Diaye, Claire Boone, Alexandre M. dos Santos, Júlia Gaspar, Danielle Cazabon, Marzieh Ghiasi, Rebecca Kahn, Aashna Uppal, Martin Morris, Olivia Oxlade

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Global Health · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésIndigenousCINAHLMedicinePopulationEnvironmental healthTuberculosisPsychological interventionMEDLINEMalnutritionGerontologyPsychiatryPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Indigenous peoples worldwide carry a disproportionate tuberculosis burden. There is an increasing awareness of the effect of social determinants and proximate determinants such as alcohol use, overcrowding, type 1 and type 2 diabetes, substance misuse, HIV, food insecurity and malnutrition, and smoking on the burden of tuberculosis. We aimed to understand the potential contribution of such determinants to tuberculosis in Indigenous peoples and to document steps taken to address them. METHODS: We did a systematic review using seven databases (MEDLINE, Embase, CINAHL, Global Health, BIOSIS Previews, Web of Science, and the Cochrane Library). We identified English language articles published from Jan 1, 1980, to Dec 20, 2017, reporting the prevalence of proximate determinants of tuberculosis and preventive programmes targeting these determinants in Indigenous communities worldwide. We included any randomised controlled trials, controlled studies, cohort studies, cross-sectional studies, case reports, and qualitative research. Exclusion criteria were articles in languages other than English, full text not available, population was not Indigenous, focused exclusively on children or older people, and studies that focused on pharmacological interventions. FINDINGS: Of 34 255 articles identified, 475 were eligible for inclusion. Most studies confirmed a higher prevalence of proximate determinants in Indigenous communities than in the general population. Diabetes was more frequent in Indigenous communities within high-income countries versus in low-income countries. The prevalence of alcohol use was generally similar to that among non-Indigenous groups, although patterns of drinking often differed. Smoking prevalence and smokeless tobacco consumption were commonly higher in Indigenous groups than in non-Indigenous groups. Food insecurity was highly prevalent in most Indigenous communities evaluated. Substance use was more frequent in Indigenous inhabitants of high-income countries than of low-income countries, with wide variation across Indigenous communities. The literature pertaining to HIV, crowding, and housing conditions among Indigenous peoples was too scant to draw firm conclusions. Preventive programmes that are culturally appropriate targeting these determinants appear feasible, although their effectiveness is largely unproven. INTERPRETATION: Indigenous peoples were generally reported to have a higher prevalence of several proximate determinants of tuberculosis than non-Indigenous peoples, with wide variation across Indigenous communities. These findings emphasise the need for community-led, culturally appropriate strategies to address smoking, food insecurity, and diabetes in Indigenous populations as important public health goals in their own right, and also to reduce the burden of tuberculosis. FUNDING: Canadian Institutes of Health Research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,082
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,381 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations50
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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