A Summary of Guidance on Addressing Racial and Ethnic Health Equity in Systematic Reviews and Evidence-Based Guidelines
Notice bibliographique
Résumé
Racial and ethnic health equity is the absence of unfair and avoidable or remediable differences in health and well-being among persons belonging to different racial and ethnic groups. This article summarizes current guidance and identifies practices for systematic reviewers and guideline groups to develop clinical practice guidelines that mitigate such inequities. Current guidance recommends that systematic reviews and clinical practice guidelines ensure a wider perspective; identify, prioritize, and develop equity-focused topics and questions; and apply specific methods and processes to answer equity-focused questions. Ensuring a wider perspective involves incorporating persons with lived experiences and other relevant nonclinical expertise into review and guideline teams as well as engagement of patients and members of affected populations in the review and guideline process. Examples for identifying and developing equity-focused topics and questions include using health equity as a criterion to select and prioritize topics, developing topics specific to mitigating racial and ethnic health inequities, and addressing upstream drivers of inequities and implementation considerations. Appropriate methods and processes might include considering different types of study designs, selecting the type of review accordingly, and using suitable evidentiary frameworks and thresholds to answer a broader set of equity-relevant questions. Several review, health technology assessment, guideline, and other health care decision-maker groups are implementing guidance to address racial and ethnic health equity.
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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 | 0,063 | 0,261 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,014 |
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 ».