A global perspective of Indigenous child health research: a systematic review of longitudinal studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rigorously designed longitudinal studies can inform how best to reduce the widening health gap between Indigenous and non-Indigenous children. METHODS: A systematic review was performed to identify and present the breadth and depth of longitudinal studies reporting the health and well-being of Indigenous children (aged 0-18 years) globally. Databases were searched up to 23 June 2020. Study characteristics were mapped according to domains of the life course model of health. Risk of bias was assessed using the National Institutes of Health (NIH) Study Quality Assessment Tools. Reported level of Indigenous involvement was also appraised; PROSPERO registration CRD42018089950. RESULTS: From 5545 citations, 380 eligible papers were included for analysis, representing 210 individual studies. Of these, 41% were located in Australia (n = 88), 22.8% in the USA (n = 42), 11.9% in Canada (n = 25) and 10.9% in New Zealand (n = 23). Research tended to focus on either health outcomes (50.9%) or health-risk exposures (43.8%); 55% of studies were graded as 'good' quality; and 89% of studies made at least one reference to the involvement of Indigenous peoples over the course of their research. CONCLUSIONS: We identified gaps in the longitudinal assessment of cultural factors influencing Indigenous child health at the macrosocial level, including connection to culture and country, intergenerational trauma, and racism or discrimination. Future longitudinal research needs to be conducted with strong Indigenous leadership and participation including holistic concepts of health. This is critical if we are to better understand the systematic factors driving health inequities experienced by Indigenous children globally.
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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 | 0,071 | 0,191 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».