The Incidence of Stroke in Indigenous Populations of Countries With a Very High Human Development Index: A Systematic Review Protocol
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: Despite known Indigenous health and socioeconomic disadvantage in countries with a Very High Human Development Index, data on the incidence of stroke in these populations are sparse. With oversight from an Indigenous Advisory Board, we will undertake a systematic review of the incidence of stroke in Indigenous populations of developed countries or regions, with comparisons between Indigenous and non-Indigenous populations of the same region, though not between different Indigenous populations. Methods: Using PubMed, OVID-EMBASE, and Global Health databases, we will examine population-based incidence studies of stroke in Indigenous adult populations of developed countries published 1990-current, without language restriction. Non-peer-reviewed sources, studies including <10 Indigenous People, or with insufficient data to determine incidence, will be excluded. Two reviewers will independently validate the search strategies, screen titles and abstracts, and record reasons for rejection. Relevant articles will undergo full-text screening, with standard data extracted for all studies included. Quality assessment will include Sudlow and Warlow's criteria for population-based stroke incidence studies, the Newcastle-Ottawa Scale for risk of bias, and the CONSIDER checklist for Indigenous research. Results: Primary outcomes include crude, age-specific and/or age-standardized incidence of stroke. Secondary outcomes include overall stroke rates, incidence rate ratio and case-fatality. Results will be synthesized in figures and tables, describing data sources, populations, methodology, and findings. Within-population meta-analysis will be performed if, and where, methodologically sound and comparable studies allow this. Conclusion: We will undertake the first systematic review assessing disparities in stroke incidence in Indigenous populations of developed countries. Data outputs will be disseminated to relevant Indigenous stakeholders to inform public health and policy research.
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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 | 0,084 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,067 | 0,010 |
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 ».