Equity‐relevant sociodemographic variable collection in emergency medicine: A systematic review, qualitative evidence synthesis, and recommendations for practice
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objective was to conduct a systematic review and qualitative evidence synthesis (QES) to identify best practices, benefits, harms, facilitators, and barriers to the routine collection of sociodemographic variables in emergency departments (EDs). METHODS: This work is a systematic review and QES. We conducted a comprehensive search of Medline (Ovid), CINAHL (Ebsco), Cochrane Central (OVID), EMBASE (Ovid), and the multidisciplinary Web of Science Core database using peer-reviewed search strategies, complemented by a gray literature search. We included citations containing perspectives on routine sociodemographic variable collection in EDs and recommendations on definitions or processes of collection or benefits, harms, facilitators, or barriers related to the routine collection of sociodemographic variables in EDs. We conducted this systematic review and QES adhering to the Joanna Briggs Institute guidelines. Two reviewers independently selected included studies and extracted data. We conducted a best-fit framework synthesis and paired inductive thematic analysis of the included studies. We generated recommendations based on the QES. RESULTS: We included 21 unique reports that enrolled 10,454 patients or respondents in our systematic review and QES. Publication dates of included studies ranged from 2011 to 2021. Included citations were published in Australia, Canada, and the United States. We synthesized 11 benefits, 14 potential harms, 15 barriers, and 19 facilitators and identified 14 best practice recommendations from included citations. CONCLUSIONS: Health systems should routinely collect sociodemographic variables in EDs guided by recommendations that minimize harms and maximize benefits and consider relevant barriers and facilitators. Our recommendations can serve as a guide for the equity-focused reformation of emergency medicine health information systems.
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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 | 0,019 | 0,134 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».