Is ethnicity an appropriate measure of health care marginalization? A systematic review and meta-analysis of the outcomes of diabetic foot ulceration in Aboriginal populations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Aboriginal people have higher prevalence rates of diabetes than non-Aboriginal people in the same geographic locations, and diabetic foot ulcer (DFU) complication rates are also presumed to be higher. The aim of this systematic review and meta-analysis was to compare DFU outcomes in Aboriginal and non-Aboriginal populations. METHODS: We searched PubMed, Embase, CINAHL and the Cochrane Library from inception to October 2018. Inclusion criteria were all types of studies comparing the outcomes of Aboriginal and non-Aboriginal patients with DFU, and studies from Canada, the United States, Australia and New Zealand. Exclusion criteria were patient age younger than 18 years, and studies in any language other than English. The primary outcome was the major amputation rate. We assessed the risk of bias using the ROBINS-I (Risk Of Bias In Non-randomized Studies - of Interventions) tool. Effect measures were reported as odds ratio (OR) with 95% confidence interval (CI). RESULTS: Six cohort studies with a total of 244 792 patients (2609 Aboriginal, 242 183 non-Aboriginal) with DFUs were included. The Aboriginal population was found to have a higher rate of major amputation than the non-Aboriginal population (OR 1.85, 95% CI 1.04-3.31). Four studies were deemed to have moderate risk of bias, and 2 were deemed to have serious risk of bias. CONCLUSION: Our analysis of the available studies supports the conclusion that DFU outcomes, particularly the major amputation rate, are worse in Aboriginal populations than in non-Aboriginal populations in the same geographic locations. Rurality was not uniformly accounted for in all included studies, which may affect how these outcome differences are interpreted. The effect of rurality may be closely intertwined with ethnicity, resulting in worse outcomes.
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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 | 0,038 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».