Improving the Reporting on Health Equity in Observational Research (STROBE-Equity)
Notice bibliographique
Résumé
Importance: Observational studies can provide valuable insights to inform decisions on health equity. Existing guidelines for reporting such studies, such as the Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE) statement, currently lack specific considerations for reporting on health equity. Health equity is defined as the absence of avoidable and unfair differences that may exist across individuals and populations due to structural and systematic inequities in living and working conditions, opportunities, and resources. To address this gap, the research team developed an extension of the STROBE statement (STROBE-Equity) that focuses on reporting health equity data and considerations. Observations: This consensus statement followed steps for developing a consensus- and evidence-based guideline using an integrated knowledge translation approach to ensure engagement of knowledge users from diverse disciplines and perspectives. Selection criteria for the research team and steering committees prioritized diversity across age, gender, and geography. The STROBE checklist was extended to include 10 items specifically aimed at reporting health equity considerations. To develop these items, the research team drew on evidence from empirical studies including a scoping review of the literature, methodological review, key informant interviews, an online survey, and a global consensus meeting of experts. For each of the 10 equity-related items, the statement provides an explanation and example(s) of transparent reporting practices. Conclusions and Relevance: Use of the STROBE-Equity extension alongside the STROBE statement when writing up completed reports of observational studies has the potential to advance the reporting of health equity data and considerations. Improved reporting of this information may help knowledge users better identify and apply evidence relevant to populations experiencing 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 | 0,804 | 0,941 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,022 |
| Communication savante | 0,026 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,032 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,006 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».