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Enregistrement W4386130736 · doi:10.1016/j.eclinm.2023.102152

Equity considerations in clinical practice guidelines for traumatic brain injury and homelessness: a systematic review

2023· review· en· W4386130736 sur OpenAlexafffundabout
Vincy Chan, Maria Jennifer Estrella, Sara Hanafy, Zoe Colclough, Julie M. Joyce, Jessica Babineau, Angela Colantonio

Notice bibliographique

RevueEClinicalMedicine · 2023
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsOntario Ministry of Health and Long-Term CareGovernment of Ontario
Mots-clésPsycINFODisadvantagedMedicineCINAHLTraumatic brain injuryEquity (law)GuidelinePsychiatryPopulationMEDLINEFamily medicinePsychological interventionEnvironmental healthPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Clinical practice guidelines (CPGs) predominantly prioritise treatment and cost-effectiveness, which encourages a universal approach that may not address the circumstances of disadvantaged groups. We aimed to advance equity and quality of care for individuals experiencing homelessness and traumatic brain injury (TBI) by assessing the extent to which homelessness and TBI are integrated in CPGs for TBI and CPGs for homelessness, respectively, and the extent to which equity, including consideration of disadvantaged populations and the PROGRESS-Plus framework, is considered in these CPGs. Methods: For this systematic review, CPGs for TBI or homelessness were identified from electronic databases (MEDLINE, Embase, CINAHL, PsycINFO), targeted websites, Google Search, and reference lists of eligible CPGs on November 16, 2021 and March 16, 2023. The proportion of CPGs that integrated evidence regarding TBI and homelessness was identified and qualitative content analysis was conducted to understand how homelessness is integrated in CPGs for TBI and vice versa. Equity assessment tools were utilised to understand the extent to which equity was considered in these CPGs. This review is registered with PROSPERO (CRD42021287696). Findings: Fifty-eight CPGs for TBI and two CPGs for homelessness met inclusion criteria. Only three CPGs for TBI integrated evidence regarding homelessness by recognizing the prevalence of TBI in individuals experiencing homelessness and identifying housing as a consideration in the assessment and management of TBI. The two CPGs for homelessness acknowledged TBI as prevalent and recognised individuals experiencing TBI and homelessness as a disadvantaged population that should be prioritised in guideline development. Equity was rarely considered in the content and development of CPGs for TBI. Interpretation: Considerations for equity in CPGs for homelessness and TBI are lacking. To ensure that CPGs reflect and address the needs of individuals experiencing homelessness and TBI, we have identified several guideline development priorities. Namely, there is a need to integrate evidence regarding homelessness and TBI in CPGs for TBI and CPGs for homelessness, respectively and engage disadvantaged populations in all stages of guideline development. Further, this review highlights an urgent need to conduct research focused on and with disadvantaged populations. Funding: Canada Research Chairs Program (2019-00019) and the Ontario Ministry of Health and Long-Term Care (Grant #725A).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,101
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,337
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,532

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1010,337
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,008
Bibliométrie0,0200,018
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0060,009
Science ouverte0,0050,007
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,658
Tête enseignante GPT0,697
Écart entre enseignants0,039 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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