One Size Does not Fit All – A Realist Review of Screening Asymptomatic Atrial Fibrillation in Indigenous Communities in Australia, Canada, New Zealand, and the USA
Notice bibliographique
Résumé
The true prevalence of atrial fibrillation (AF) is underestimated because asymptomatic AF is underdetected. Adverse consequences of AF such as stroke may occur before AF is diagnosed. Current guidelines recommend opportunistic screening of AF in the general population for patients 65 years and older; however, this might not be suitable for Indigenous people. Screening for AF meets the World Health Organization criteria for successful routine screening, yet little is known about successful implementation of AF screening in Indigenous communities. This study uses a realist review methodology and framework to identify what works, how, for whom, and under what circumstances for AF screening in Indigenous communities. Eight databases and gray literature were searched for studies targeted at AF screening in Indigenous communities. Realist analysis was used to identify context-mechanism-outcome configurations across 11 included records. Some mechanisms that improve AF screening in Indigenous communities were identified. Salient enablers of AF screening in Indigenous communities include opportunistic nonclinical settings, portable electrocardiogram devices, and increasing training in Indigenous health-care workers. Tailoring follow-up protocols that are geographically and culturally appropriate to the settings is important. Prominent barriers included lack of cultural safety, fear of abnormal results, and time-poor environments. A middle-range theory is proposed in combination with the Indigenous health promotion tool model. Indigenous populations require earlier screening and culturally safe approaches for AF detection and pathways to treatment. A novel AF screening strategy is required. This realist review provides lessons learned for the successful implementation of AF screening and treatment programs for Indigenous communities.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,028 | 0,124 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».