People with Disabilities and Other Forms of Vulnerability to the COVID-19 Pandemic: Study Protocol for a Scoping Review and Thematic Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To develop a protocol for a scoping review mapping as well as thematically analyzing the literature on the effect of, and responses to, the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, focused on people with disabilities with other layers of individual vulnerability or social disadvantage. METHODS: We will search scientific databases (Medline/PubMed, Web of Science, Scopus, AgeLine, PsycINFO, CINAHL, ERIC) and preprint servers (MedRxiv, SocArXiv, PsyArXiv). Google searches, snowballing, and key-informant strategies were also used, including a focus on the gray literature (eg, official reports). Peer-reviewed and preprint publications will be covered in 6 languages, and the gray literature in English. Publications will be included if they address individuals with disabilities; the COVID-19 pandemic or subsequent socioeconomic or occupational effects; and individual or social vulnerabilities, including any form of discrimination, marginalization, or social disadvantage. Two independent reviewers will perform eligibility decisions and key data extractions. Beyond mapping the literature, the results will thematically analyze any disproportionate risks people with disabilities and other forms of vulnerability experience in terms of being infected by COVID-19, having severe health consequences, and facing negative socioeconomic effects. Actions taken or recommended to reduce identified inequalities will also be synthesized. Our entire research team, with diverse backgrounds, will be involved in the synthesis. CONCLUSIONS: This review, which we plan to expedite, aims to inform policy makers, health authorities, disability advocates, and other stakeholders regarding the needs and ways to promote equity and disability-inclusive responses to the COVID-19 pandemic and the resultant socioeconomic shockwaves.
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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 | 0,007 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».