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Enregistrement W3214184905 · doi:10.1136/bmjopen-2021-053392

Health equity audits: a systematic review of the effectiveness

2021· review· en· W3214184905 sur OpenAlexaff
Kim Robin van Daalen, Fiona Davey, Claire Norman, John Ford

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2021
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensInstitute of Population and Public Health
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineAuditEquity (law)Grey literatureMEDLINEFamily medicineSystematic reviewMeta-analysisAccountingBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The purpose of this systematic review is to explore whether health equity audits (HEAs) are effective in improving the equity of service provision and reducing health inequalities. DESIGN: Three databases (Ovid Medline, Embase, Web of Science) and grey literature (Opengrey, Google Scholar) were systematically searched for articles published after 2000, reporting on the effectiveness of HEA. Title and abstracts were screened according to an eligibility criteria to identify studies which included a full audit cycle (eg, initial equity analysis, service changes and review). Data were extracted from studies meeting the eligibility criteria after full text review and risk of bias assessed using the ROBINS-I tool. RESULTS: The search strategy identified 596 articles. Fifteen records were reviewed in full text and three records were included in final review. An additional HEA report was identified through contact with an author. Three different HEAs were included from one peer-reviewed journal article, two published reports and one unpublished report (n=4 records on n=3 HEAs). This included 102 851 participants and over 148 practices/pharmacies (information was not recorded for all records). One study reviewed health equity impacts of HEA implementation in key indicators for coronary heart disease, type 2 diabetes and chronic obstructive pulmonary disease. Two HEAs explored Stop Smoking Services on programme access and equity. All reported some degree of reduction in health inequalities compared with prior HEA implementation. However, impact of HEA implementation compared with other concurrent programmes and initiatives was unclear. All included studies were judged to have moderate to serious risk of bias. CONCLUSIONS: There is an urgent need to identify effective interventions to address health inequalities. While HEAs are recommended, we only identified limited weak evidence to support their use. More evidence is needed to explore whether HEA implementation can reduce inequalities and which factors are influencing effectiveness. TRIAL REGISTRATION NUMBER: The study was registered prior to its conduction in PROSPERO (CRD 42020218642).

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)0,098
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,293
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,521

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0980,293
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,014
Bibliométrie0,0160,016
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,887
Tête enseignante GPT0,820
Écart entre enseignants0,068 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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