Definitions, terminology, and related concepts of “racial health equity”: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the USA, access to quality healthcare varies greatly across racial and ethnic groups, resulting in significant health disparities. A new term, "racial health equity" (RHE), is increasingly reported in the medical literature, but there is currently no consensus definition of the term. Additionally, related terms such as "health disparities," "health inequities," and "equality" have been inconsistently used when defining RHE. METHODS: The primary purpose of this scoping review is to investigate the current use and underlying concepts used to define racial health equity. The study will address two key questions: (1) "What terminology and definitions have been used to characterize RHE?" and (2) "What knowledge gaps and challenges are present in the current state of RHE research and theory?" The review will collect and analyze data from three sources: (1) websites from key national and international health organizations, (2) theoretical and narrative published articles, and (3) evidence synthesis studies addressing interventions targeting racial health equity and minority stakeholder engagement. DISCUSSION: Defining "racial health equity" and related terminology is the first step to advancing racial health equity within the USA. This review aims to offer an improved understanding of RHE constructs and definitions, bringing greater unity to national racial health equity research efforts across disciplines. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: This protocol is registered with the Open Science Framework at https://osf.io/7pvzq .
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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 | 0,172 | 0,203 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,067 | 0,013 |
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 ».