Outcomes reported in evaluations of programs designed to improve health in Indigenous people
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the outcomes reported and measured in evaluations of complex health interventions in Indigenous communities. DATA SOURCES: We searched all publications indexed in MEDLINE, PreMEDLINE, EMBASE, PsycINFO, EconLit, and CINAHL until January 2020 and reference lists from included papers were hand-searched for additional articles. STUDY DESIGN: Systematic review. DATA COLLECTION/EXTRACTION METHODS: We included all primary studies, published in peer-reviewed journals, where the main objective was to evaluate a complex health intervention developed specifically for an Indigenous community residing in a high-income country. Only studies published in English were included. Quantitative and qualitative data were extracted and summarized. PRINCIPAL FINDINGS: Of the 3523 publications retrieved, 62 evaluation studies were included from Australia, the United States, Canada, and New Zealand. Most studies involved less than 100 participants and were mainly adults. We identified outcomes across 13 domains: clinical, behavioral, process-related, economic, quality of life, knowledge/awareness, social, empowerment, access, environmental, attitude, trust, and community. Evaluations using quantitative methods primarily measured outcomes from the clinical and behavioral domains, while the outcomes reported in the qualitative studies were mostly from the process-related and empowerment domains. CONCLUSION: The outcomes from qualitative evaluations, which better reflect the impact of the intervention on participant health, remain different from the outcomes routinely measured in quantitative evaluations. Measuring the outcomes from qualitative evaluations alongside outcomes from quantitative evaluations could result in more relevant evaluations to inform decision making in Indigenous health.
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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 | 0,029 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».