Assessing evidence of interventions addressing inequity among migrant populations: a two-stage systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Everyone has the right to achieve the standard of health and well-being. Migrants are considered as vulnerable populations due to the lack of access to health services and financial protection in health. Several interventions have been developed to improve migrant population health, but little is known about whether these interventions have considered the issue of equity as part of their outcome measurement. OBJECTIVE: To assess the evidence of health interventions in addressing inequity among migrants. METHODS: We adopted a two-stage searching approach to ensure the feasibility of this review. First, reviews of interventions for migrants were searched from five databases: PubMed, Cochrane, CINAHL, PsycINFO, and EMBASE until June 2017. Second, full articles included in the identified reviews were retrieved. Primary studies included in the identified reviews were then evaluated as to whether they met the following criteria: experimental studies which include equity aspects as part of their outcome measurement, based on equity attributes defined by PROGRESS-Plus factors (place of residence, race/ethnicity, occupation, gender, religion, education, socio-economic status, social capital, and others). We analysed the information extracted from the selected articles based on the PRISMA-Equity guidelines and the PROGRESS-Plus factors. RESULTS: Forty-nine reviews involving 1145 primary studies met the first-stage inclusion criteria. After exclusion of 764 studies, the remaining 381 experimental studies were assessed. Thirteen out of 381 experimental studies (3.41%) were found to include equity attributes as part of their outcome measurement. However, although some associations were found none of the included studies demonstrated the effect of the intervention on reducing inequity. All studies were conducted in high-income countries. The interventions included individual directed, community education and peer navigator-related interventions. CONCLUSIONS: Current evidence reveals that there is a paucity of studies assessing equity attributes of health interventions developed for migrant populations. This indicates that equity has not been receiving attention in these studies of migrant populations. More attention to equity-focused outcome assessment is needed to help policy-makers to consider all relevant outcomes for sound decision making concerning migrants.
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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 | 0,077 | 0,169 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».