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Enregistrement W3012007010 · doi:10.21037/mhealth.2019.12.03

Telehealth and indigenous populations around the world: a systematic review on current modalities for physical and mental health

2020· review· en· W3012007010 sur OpenAlexaboutno aff
Aprill Z. Dawson, Rebekah J. Walker, J. Campbell, Tatiana M. Davidson, Leonard E. Egede

Notice bibliographique

RevuemHealth · 2020
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institutes of Health
Mots-clésTelehealthModalitiesIndigenousMental healthTreatment modalityCurrent (fluid)PsychologyTelemedicineMedicineHealth carePsychiatrySociologyPolitical scienceEngineeringSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Approximately 370-500 million Indigenous people live worldwide. While Indigenous peoples make up only 5% of the world's population, they account for 15% of the extreme poor and have life expectancy that is 20 years shorter than that of non-Indigenous people. Access to healthcare has been identified as an important social determinant of health and key driver of health outcomes. Indigenous populations often face barriers to accessing healthcare including living in remote areas, lacking financial resources, and having cultural differences. Telehealth, the utililzation of any synchronous modality, including phone, video, or teleconferencing technology used to support the provision of long-distance health care and health education, is a feasible and cost-effective treatment delivery mechanism that has successfully addressed access barriers faced by vulnerable populations globally, however, few studies have included indigenous populations and the application of this technology to improve physical and mental health outcomes. This systematic review aims to identify trials that were conducted among Indigenous adults, and to summarize the components of interventions that have been found to effectively improve the health of Indigenous peoples. The PRISMA guidelines for reporting of systematic reviews were followed in preparing this manuscript. Studies were identified by searching PubMed, Scopus, and PsychInfo databases for clinical trial articles on Indigenous peoples and mental and physical health, published between January 1, 1998 and December 31, 2018. Eligibility criteria for determining studies to include in the analysis were as follows: (I) ≥18 years of age; (II) indigenous peoples; (III) any technology-based intervention; (IV) studies included at least one of the following mental health (depression, post-traumatic stress disorder, suicide) and physical health (mortality, blood pressure, hemoglobin A1C, cholesterol, quality of life) outcomes; (V) clinical trials. A total of 2,662 articles were identified and six were included in the final review based on pre-specified eligibility criteria. Three were conducted in the United States, one study was conducted in Canada, and two were conducted in New Zealand. Study sample sizes ranged from 20 to 762, intervention delivery times ranged from three to 20 months and utilized telephone, internet and SMS messaging as the type of technology. There is a paucity of evidence on the use of telehealth programs to increase access to chronic disease programs in Indigenous populations. This review highlights the importance of culturally tailoring programs despite the modality in which they are delivered, and recommends telephone-based delivery facilitated by a trained health professional. Telehealth has great promise for meeting the health needs of highly marginalized Indigenous populations around the world, however, at this point more research is needed to understand how best to structure and deliver these programs for maximum effect.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,007
Bibliométrie0,0100,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,182
Tête enseignante GPT0,541
Écart entre enseignants0,359 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations65
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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