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Enregistrement W4399388754 · doi:10.1080/09638288.2024.2360665

Exploring racial disparities and inequalities among children and youth with acquired brain injury: a systematic review

2024· review· en· W4399388754 sur OpenAlexaff
Sally Lindsay, Yiyan Li, Peiwen Cao

Notice bibliographique

RevueDisability and Rehabilitation · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensHolland Bloorview Kids Rehabilitation HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcquired brain injuryHealth equityPsychologyTraumatic brain injuryInequalityMedicineClinical psychologyRehabilitationPsychiatryPublic healthPhysical therapyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Racial minoritized children and youth with acquired brain injury (ABI) often experience multiple forms of discrimination. The purpose of this systematic review was to understand the racial disparities in health care among children and youth with ABI and their caregivers. METHOD: Six international databases (Ovid Medline, Embase, Healthstar, Psychinfo, Scopus, and Web of Science) were systematically searched for peer-reviewed articles. Studies were screened by two researchers who also conducted the data extraction and quality appraisal. A narrative synthesis approach was used to analyze the data. RESULTS: Of the 8081 studies identified in the search, 34 met the inclusion criteria, which involved 838,052 children and youth with brain injuries (or caregivers representing them) across two countries. The following themes were noted in the studies in our review: (1) racial disparities in accessing care (i.e., diagnosis, hospital admission, length of stay, rehabilitation treatment); (2) racial disparities in ABI-related health outcomes (i.e., functional outcomes and mortality rates); and (3) factors affecting racial disparities (i.e., sources in injury, insurance and expenditures, and intersectionality). CONCLUSIONS: Our findings reveal the concerning racial disparities among children and youth with ABI. Further research should explore solutions for addressing such racial disparities and solutions to address them.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0100,013
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,243 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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