What tools are available to assess climate and environmental health impacts on perinatal families with an equity lens? A rapid review of the Canadian context
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This rapid review is designed to identify existing tools in the Canadian literature that assess the impacts of climate change on the health of perinatal families, particularly those who are equity-denied. Addressing the needs of equity-denied perinatal populations in the face of climate change is crucial to promoting equitable and inclusive perinatal care in Canada. METHODS: Rapid review methodology was selected to provide evidence in a timely and cost-effective manner. PubMed/MEDLINE and gray literature (Google and Google Scholar) were searched for English and French papers published from 2013 onward. The original research question, focused on climate change and health, yielded very few relevant results. Therefore, the search was broadened to include environmental health. Garrity et al.'s (J Clin Epidemiol 130:13-22, 2021) nine-stage process was used to identify 11 relevant papers, extract the relevant data, and complete the narrative synthesis. SYNTHESIS: This review revealed a significant lack of tools for comprehensively assessing climate-health impacts on perinatal families and equity-denied perinatal families. While Canadian perinatal health screenings focus on equity via indicators of several social determinants of health (e.g., income, social support), they largely omit climate considerations. Environmental health factors are more commonly included but remain minimal. CONCLUSION: Climate-health screening tools are lacking yet needed in routine perinatal healthcare. Given the seriousness of climate change, urgent engagement of health systems and healthcare workers is essential to help mitigate and adapt to climate-health challenges, particularly for perinatal families experiencing health inequities.
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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 | 0,044 | 0,162 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,037 | 0,036 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».