Referee report. For: Reporting of health equity considerations in equity-relevant observational studies: Protocol for a systematic assessment [version 1; peer review: 1 approved, 2 approved with reservations]
Notice bibliographique
Résumé
Background: The mitigation of unfair and avoidable differences in health is an increasing global priority. Observational studies including cohort, cross-sectional and case-control studies tend to report social determinants of health which could inform evidence syntheses on health equity and social justice. However, the extent of reporting and analysis of equity in equity-relevant observational studies is unknown. Methods: We define studies which report outcomes for populations at risk of experiencing inequities as “equity-relevant”. Using a random sampling technique we will identify 320 equity-relevant observational studies published between 1 January 2020 to 27 April 2022 by searching the MEDLINE database. We will stratify sampling by 1) studies in high-income countries (HIC) and low- and middle-income countries (LMIC) according to the World Bank classification, 2) studies focused on COVID and those which are not, 3) studies focused on populations at risk of experiencing inequities and those on general populations that stratify their analyses. We will use the PROGRESS framework which stands for place of residence, race or ethnicity, occupation, gender or sex, religion, education, socioeconomic status, social capital, to identify dimensions where inequities may exist. Using a previously developed data extraction form we will pilot-test on eligible studies and revise as applicable. Conclusions: The proposed methodological assessment of reporting will allow us to systematically understand the current reporting and analysis practices for health equity in observational studies. The findings of this study will help inform the development of the equity extension for the STROBE (Strengthening the Reporting of Observational studies in Epidemiology) reporting guidelines.
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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 | 0,108 | 0,608 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,526 | 0,185 |
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 ».