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Enregistrement W4396574512 · doi:10.1097/hc9.0000000000000413

Pragmatic strategies to address health disparities along the continuum of care in chronic liver disease

2024· review· en· W4396574512 sur OpenAlexaff
Mayur Brahmania, Shari S. Rogal, Marina Serper, Arpan Patel, David S. Goldberg, Amit K. Mathur, Julius Wilder, Jennifer Vittorio, Andrew D. Yeoman, Nicole E. Rich, Mariana Lazo, Ani Kardashian, Sumeet K. Asrani, Ashley Spann, Nneka N. Ufere, Manisha Verma, Elizabeth C. Verna, Dinee C. Simpson, Jesse D. Schold, Russell Rosenblatt, Lisa M. McElroy, Sharad I. Wadwhani, Tzu‐Hao Lee, Alexandra T. Strauss, Raymond T. Chung, Ignacio Aiza, Rotonya M. Carr, Jin Mo Yang, Carla W. Brady, Brett E. Fortune

Notice bibliographique

RevueHepatology Communications · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease and Transplantation
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism
Mots-clésChronic liver diseaseHealth equityLiver transplantationSocioeconomic statusMedicineHealth careEthnic groupEquity (law)CirrhosisLiver diseaseDiseaseChronic diseaseNatural historyFamily medicineIntensive care medicineTransplantationPolitical sciencePathologyEnvironmental healthPublic healthInternal medicinePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Racial, ethnic, and socioeconomic disparities exist in the prevalence and natural history of chronic liver disease, access to care, and clinical outcomes. Solutions to improve health equity range widely, from digital health tools to policy changes. The current review outlines the disparities along the chronic liver disease health care continuum from screening and diagnosis to the management of cirrhosis and considerations of pre-liver and post-liver transplantation. Using a health equity research and implementation science framework, we offer pragmatic strategies to address barriers to implementing high-quality equitable care for patients with chronic liver disease.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,826
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,340 · 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 tête enseignante, 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

Citations25
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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