Health equity considerations in guideline development: a rapid scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Systematic guidance for considering health equity in guidelines is lacking. This scoping review aims to synthesize current best practices for integrating health equity into guideline development and the benefits or drawbacks of these practices. METHODS: We searched Ovid MEDLINE ALL and Embase Classic+Embase on the Ovid platform, CINAHL on EBSCO, and Web of Science (Core Collection) from 2010 to 2022. We searched grey literature from 2015 to 2022, using the Canadian Agency for Drugs and Technologies in Health Grey Matters checklist and searches of potentially relevant websites. Articles were screened independently by 1 reviewer. Proposed best practices, advantages and disadvantages, and tools were extracted independently by 1 reviewer and qualitatively synthesized based on the relevant steps of a comprehensive checklist covering the stages of guideline development. RESULTS: We included 26 articles that proposed best practices for incorporating health equity within the guideline development process. These practices were organized under different stages of the development process, including guideline planning, evidence review, guideline development and dissemination. Included studies provided best practices from guideline producers, articles discussing health equity in current guidelines, articles addressing strategies to increase equity in the guideline implementation process, and literature reviews of promising health equity practices. INTERPRETATION: Our scoping review identified best practices to incorporate health equity considerations at each phase of guideline development. Identified practices may be used to inform equity-promoting strategies with the guideline development process; however, guideline producers should carefully consider the advantages and disadvantages of best practices when integrating health equity.
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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 | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».