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Enregistrement W4380249049 · doi:10.1080/17441692.2023.2221729

Defining tuberculosis vulnerability based on an adapted social determinants of health framework: a narrative review

2023· review· en· W4380249049 sur OpenAlexaff
Shishi Wu, Stefan Litvinjenko, Olivia Magwood, Xiaolin Wei

Notice bibliographique

RevueGlobal Public Health · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensBruyèreUniversity of OttawaPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésTuberculosisNarrativeVulnerability (computing)Social determinants of healthSocial vulnerabilityMedicineEnvironmental healthSociologyPsychologyPublic healthSocial psychologyComputer scienceNursingPsychological resilienceComputer securityLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The World Health Organization's new End TB Strategy emphasises socioeconomic interventions to reduce access barriers to TB care and address the social determinants of TB. To facilitate developing interventions that align with this strategy, we examined how TB vulnerability and vulnerable populations were defined in literature, with the aim to propose a definition and operational criteria for TB vulnerable populations through social determinants of health and equity perspectives. We searched for documents providing explicit definition of TB vulnerability or list of TB vulnerable populations. Guided by the Commission on the Social Determinants of Health framework, we synthesised the definitions, compiled vulnerable populations, developed a conceptual framework of TB vulnerability, and derived definition and criteria for TB vulnerable populations. We defined TB vulnerable populations as those whose context leads to disadvantaged socioeconomic positions that expose them to systematically higher risks of TB, but having limited access to TB care, thus leading to TB infection or progression to TB disease. We propose that TB vulnerable populations can be determined in three dimensions: disadvantaged socioeconomic position, higher risks of TB infection or progression to disease, and poor access to TB care. Examining TB vulnerability facilitates identification and support of vulnerable populations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,753
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,326 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations31
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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