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Enregistrement W3165529863 · doi:10.1089/heq.2020.0115

Interventions to Support International Migrant Women's Reproductive Health in Western-Receiving Countries: A Systematic Review and Meta-Analysis

2021· review· en· W3165529863 sur OpenAlexaff
Kara L. Redden, Jessica Safarian, Claudia Schoenborn, Clare Shortall, Anita J. Gagnon

Notice bibliographique

RevueHealth Equity · 2021
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionReproductive healthMeta-analysisMedicineCondomHealth careGerontologyDemographyEnvironmental healthFamily medicineNursingPopulationPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: The reproductive health outcomes of international migrant women differ in comparison with receiving-country-born women, depending on country of birth and immigrant status. Effective interventions to support the reproductive health of international migrant women are not well known. Methods: We conducted a systematic review and meta-analysis of studies between 2010 and 2017 evaluating interventions directly or indirectly affecting the reproductive health (as defined by the World Health Organization) of international migrant women in Western-receiving countries. Results: Sixteen studies representing 5080 migrants were identified. Interventions consisted of linguistically (e.g., translated brochures) or culturally adapted (e.g., cultural narratives) routine care or new interventions. Meta-analysis showed that interventions increased rates of preventive reproductive health activities, including mammography, condom use, and Pap test completion, by almost 18% (95% confidence interval 7.61–28.3) compared with usual care or interventions not adapted to migrant women. Conclusion: Culturally and linguistically adapted care practices congruent with target populations of international migrant women are effective in improving their reproductive health outcomes, particularly their participation in preventative reproductive health activities.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,014
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,266
Tête enseignante GPT0,534
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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