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Enregistrement W4415648268 · doi:10.7326/annals-24-03989

Addressing Racial and Ethnic Health Equity in Systematic Reviews and Evidence-Based Guidelines: Overview and Background for the Series

2025· article· en· W4415648268 sur OpenAlexaff
Meera Viswanathan, Shazia Mehmood Siddique, Nila A Sathe, Rania Ali, Elizabeth M. Webber, Vivian Welch, Celia Fiordalisi, Jennifer S Lin

Notice bibliographique

RevueAnnals of Internal Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensBruyère
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSystematic reviewHealth equityEthnic groupHealth careEquity (law)Health policyGuidelineMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Systematic reviews and other evidence synthesis products support clinical practice guidelines, policy and coverage decisions, and future research directions. These products can help promote health equity by examining why differences in outcomes exist, how underrepresentation or overrepresentation in the evidence affects generalizability, and how to address underlying societal sources of disparities. This article provides an overview of and background for a series of articles sponsored by the Agency for Healthcare Research and Quality and the Robert Wood Johnson Foundation. The series focuses on racial and ethnic health equity as one approach to enhance the utility of systematic reviews in addressing inequities. Together, the articles in the series address what end users of systematic reviews, specifically guideline developers, have done thus far; how best to methodologically address racial health equity; and what steps to take next.

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)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,148
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil0,210

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,148
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,005
Bibliométrie0,0290,025
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0070,009
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0070,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,004

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 Opus0,973
Tête enseignante GPT0,722
Écart entre enseignants0,251 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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