Incorporating an equity perspective in systematic reviews of interventions: potential methodological approaches
Notice bibliographique
Résumé
Health inequities are unnecessary, avoidable and unjust differences in health across social groups. Addressing them is a priority for governments and health systems worldwide, requiring not only specific interventions targeting inequity but also embedding equity across all decision-making. Systematic reviews of interventions underpin health decision-making and could, therefore, be a key mechanism to address inequities, but most reviews are limited in their approach to considering equity and often only conclude data for subgroup analyses are unavailable. While some guidance is available, it largely focuses on reviews of interventions specifically seeking to reduce inequities and is published in disparate literature. We describe approaches to incorporate an equity perspective relevant to all systematic reviews of interventions, even when equity is not the primary review focus.Consideration of equity may be needed at all stages of the review process. Planning the review involves examining theory, using logic models, involving relevant people and organisations, and considering if additional sources of evidence are needed. Investigating the data requires examining the external validity of primary studies, including who was involved in the primary studies, and the reach of interventions. The synthesis process includes selecting appropriate analysis, considering the implications of reporting absolute or relative equity effects of the intervention, exploring and understanding mechanisms and assessing certainty of the evidence in relation to equity. Interpreting results involves linking theory with evidence and discussing implications and limitations. We hope this article helps review authors make best use of the available evidence to incorporate equity into systematic reviews.
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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 | 0,698 | 0,842 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,036 | 0,031 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,024 |
| Communication savante | 0,020 | 0,036 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,014 |
| 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; 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 ».