Systematic review of how racialized health inequities are addressed in <i>Epidemiologic Reviews</i> articles (1979–2021): a critical conceptual and empirical content analysis and recommendations for best practices
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Critical analysis of the determinants of current and changing racialized health inequities, including the central role of racism, is an urgent priority for epidemiology, for both original research studies and epidemiologic review articles. Motivating our systematic overview review of Epidemiologic Reviews articles is the critical role of epidemiologic reviews in shaping discourse, research priorities, and policy relevant to the social patterning of population health. Our approach was first to document the number of articles published in Epidemiologic Reviews (1979-2021; n = 685) that either: (1) focused the review on racism and health, racial discrimination and health, or racialized health inequities (n = 27; 4%); (2) mentioned racialized groups but did not focus on racism or racialized health inequities (n = 399; 59%); or (3) included no mention of racialized groups or racialized health inequities (n = 250; 37%). We then conducted a critical content analysis of the 27 review articles that focused on racialized health inequities and assessed key characteristics, including (1) concepts, terms, and metrics used regarding racism and racialized groups (notably only 26% addressed the use or nonuse of measures explicitly linked to racism; 15% provided explicit definitions of racialized groups); (2) theories of disease distribution guiding (explicitly or implicitly) the review's approach; (3) interpretation of findings; and (4) recommendations offered. Guided by our results, we offer recommendations for best practices for epidemiologic review articles for addressing how epidemiologic research does or does not address ubiquitous racialized health inequities.
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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 | 0,080 | 0,459 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle