Intersectionality and heart failure: what clinicians and researchers should know and do
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: To review the application of intersectionality to heart failure. Intersectionality refers to the complex ways in which disenfranchisement and privilege intersect to reproduce and influence health and social outcomes. RECENT FINDINGS: Intersectionality challenges approaches that focus on a single or small number of socio-demographic characteristics, such as sex or age. Instead, approaches should take account of the nature and effects of a full range of socio-demographic factors linked to privilege, including: race and ethnicity, social class, income, age, gender identity, disability, geography, and immigration status. Although credible and well established across many fields - there is limited recognition of the effects of intersectionality in research into heart disease, including heart failure. This deficiency is important because heart failure remains a common and burdensome syndrome that requires complex pharmacological and nonpharmacological care and collaboration between health professionals, patients and caregivers during and at the end-of-life. SUMMARY: Approaches to heart failure clinical care should recognize more fully the nature and impact of patients' intersectionality- and how multiple factors interact and compound to influence patients and their caregivers' behaviours and health outcomes. Future research should explicate the ways in which multiple factors interact to influence health outcomes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».