Addressing Disparities in Kidney Health Outcomes for First Nations Peoples of the United States, Canada, Australia, and New Zealand: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: First Nations Peoples of colonised counties are disproportionately burdened with kidney failure. Current systems of kidney care are failing to meet their needs, despite strong advocacy from community. We aimed to identify how disparities in health outcomes for First Nations Peoples of colonial countries living with kidney failure are addressed through different models of care. Methods: We conducted a systematic review according to the PRISMA Checklist, governed by a First Nations reference group. Included studies involved First Nations Peoples of the USA, Canada, New Zealand and Australia and interventions to address the management or complications of kidney failure. The certainty of the evidence was assessed using GRADE. Results: We identified 31 studies across 5 domains: dialysis care, dialysis access (vascular/peritoneal), transplantation, kidney failure complications, nutrition, and cultural safety. Few First Nations-specific randomised trials were identified. The largest body of evidence came from Australia and related to community-based dialysis care. From the Americas there is a moderate level of evidence for co-created, community-based living kidney donor transplant education and awareness campaigns. Conclusions: Within the limited literature, there is evidence that purposeful, First Nations-led interventions can have positive impacts. However, considering the inequities faced by First Nations Peoples of colonial countries there is an unacceptable paucity of intervention studies evaluating First Nations specific models of kidney care. Funding: Government Support - Non-U.S.Figure 1:: Adapted PRISMA diagram of study selectionFigure 2:: Data analysis schema
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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 | 0,015 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».