An ecological approach to understanding and addressing health inequities of systemic lupus erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
Systemic Lupus Erythematosus (SLE) is a complex chronic autoimmune disease disproportionally afflicting women and, in particular, American Indian/Alaska Native, Black, and Hispanic women. These groups of women have significantly worse SLE-related health outcomes which are partially attributable to their exposure to marginalizing and interconnecting social issues like racism, sexism, economic inequality, and more. Although these groups of women have higher rates of SLE and though it is well known that they are at risk of exposure to marginalizing social phenomena, relatively little SLE literature explicitly links and addresses the relationship between marginalizing social issues and poor SLE-health outcomes among these women. Therefore, we developed a community-engaged partnership with two childhood-SLE diagnosed women of color to identify their perspectives on which systemic issues impacted on their SLE health-related outcomes. Afterward, we used Cochrane guidelines to conduct a rapid review associated with these identified issues and original SLE research. Then, we adapted an ecological model to illustrate the connection between systems issues and SLE health outcomes. Finally, we provided recommendations for ways to research and clinically mitigate SLE health inequities.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».