Disruption of diabetes and hypertension care during the COVID-19 pandemic and recovery approaches in the Latin America and Caribbean region: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The COVID-19 pandemic significantly disrupted primary healthcare globally, with particular impacts on diabetes and hypertension care. This review will examine the impact of pandemic disruptions of diabetes and hypertension care services and the evidence for interventions to mitigate or reverse pandemic disruptions in the Latin America and Caribbean (LAC) region. METHODS AND ANALYSES: This scoping review will examine care delivery disruption and approaches for recovery of primary healthcare in the LAC region during the COVID-19 pandemic, focusing on diabetes and hypertension awareness, detection, treatment and control. Guided by Arksey and O'Malley's scoping review methodology framework, this protocol adheres to the Joanna Briggs Institute guidelines for scoping review protocols and the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidance for protocol development and scoping reviews. We searched MEDLINE, CINAHL, Global Health, Embase, Cochrane, Scopus, Web of Science and LILACS for peer-reviewed literature published from 2020 to 12 December 2022 in English, Spanish or Portuguese. Studies will be considered eligible if reporting data on pandemic disruptions to primary care services within LAC, or interventions implemented to mitigate or reverse pandemic disruptions globally. Studies on COVID-19 or acute care will be excluded. Two reviewers will independently screen each title/abstract for eligibility, screen full texts of titles/abstracts deemed relevant and extract data from eligible full-text publications. Conflicts will be resolved through discussion and with the help of a third reviewer. Appropriate analytical techniques will be employed to synthesise the data, for example, frequency counts and descriptive statistics. Quality will be assessed using the Newcastle Ottawa Quality Assessment Scale. ETHICS AND DISSEMINATION: No ethics approval was needed as this is a scoping review of published literature. Results will be disseminated in a report to the World Bank and the Pan American Health Organization, in peer-reviewed scientific journals, and at national and international conferences.
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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 | 0,123 | 0,135 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,089 | 0,022 |
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 ».