Data Initiative for the Analysis of Racial/ Ethnic Health Inequalities in Latin American and Caribbean countries: Protocol for a series of Scoping Reviews
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Racial and ethnic health inequities are a public health concern from a range of structural societal conditions rooted in Racism. The collection of disaggregated race and ethnicity-based data is crucial to understand and appropriately address health inequities. Current data collection efforts remain incomplete and insufficiently widespread. In the Americas, the proportions of Afro-descendants are overrepresented in cardiovascular, maternal mortality and vector-borne diseases. There is limited evidence data on race, ethnicity, and health inequities regarding Latin American and the Caribbean region. Methods: To evaluate the use and scope of population-based race and ethnicity data in health literature. We present a protocol for a series of distinct but interconnected scoping reviews, in the context of racial health inequities across three major health outcomes including i) cardiovascular diseases, ii) maternal, infant, and neonatal mortality, and iii) vector-borne diseases in Latin American and the Caribbean countries between January 1, 2000, to June 30, 2023. Datasets include PubMed/Medline, Embase, CINAHL (EBSCOhost), Global Health, Scopus, LILACS (Virtual Health Library), Web of Science databases and grey literature. We will include cross-sectional, cohort, case-control, surveillance-based, and ecological study designs that analyzed the relationship between race and ethnicity and the selected health outcomes, written in English, French, Spanish, or Portuguese. This protocol is available on the Open Science Framework (Doi: 10.17605/OSF.IO/PE35D). The scoping reviews follow the Joanna Briggs Institute methodology and the Arksey and O'Malley framework. Will be reported in accordance with the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews Extension guidelines. Discussion: The series of scoping reviews will systematize and make available the current evidence regarding race and ethnicity inequities in the American and Caribbean region within the context of major health outcomes for a better recognition of knowledge gaps.Results will have critical implications for the documentation of the effect of Racism on health outcomes and shaping racial health inequities observed among these health outcomes, the designed and development of policy action to mitigate and eliminate racial health inequities in the Americas, promoting health equity by making of the invisible, visible.
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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 | 0,150 | 0,189 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,029 | 0,032 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,149 | 0,027 |
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 ».