Understanding Disparities in the Pediatric ICU: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Health disparities are pervasive in pediatrics. We aimed to describe disparities among patients who are likely to be cared for in the PICU and delineate how sociodemographic data are collected and categorized. METHODS: Using MEDLINE as a data source, we identified studies which included an objective to assess sociodemographic disparities among PICU patients in the United States. We created a review rubric, which included methods of sociodemographic data collection and analysis, outcome and exposure variables assessed, and study findings. Two authors reviewed every study. We used the National Institute on Minority Health and Health Disparities Research Framework to organize outcome and exposure variables. RESULTS: The 136 studies included used variable methods of sociodemographic data collection and analysis. A total of 30 of 124 studies (24%) assessing racial disparities used self- or parent-identified race. More than half of the studies (52%) dichotomized race as white and "nonwhite" or "other" in some analyses. Socioeconomic status (SES) indicators also varied; only insurance status was used in a majority of studies (72%) evaluating SES. Consistent, although not uniform, disadvantages existed for racial minority populations and patients with indicators of lower SES. The authors of only 1 study evaluated an intervention intended to mitigate health disparities. Requiring a stated objective to evaluate disparities aimed to increase the methodologic rigor of included studies but excluded some available literature. CONCLUSIONS: Variable, flawed methodologies diminish our understanding of disparities in the PICU. Meaningfully understanding and addressing health inequity requires refining how we collect, analyze, and interpret relevant data.
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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 | 0,014 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».