Search strategy for a study on “ Mobile Applications and Digital Platforms that support Type 2 Diabetes Self-Management and Care for Immigrants and Refugees: A Scoping Review”
Notice bibliographique
Résumé
A systematic search was conducted in [March 2025] across six electronic databases: PubMed, MEDLINE (via OVID), Embase (via OVID), Scopus, CINAHL (via EBSCO), and the Cochrane Library (via OVID). The search strategy was developed in collaboration with a medical librarian at Dalhousie University. The search included three primary concepts: (1) type 2 diabetes, (2) immigrant and refugee populations, and (3) digital health interventions with multilingual and/or culturally tailored components. Free-text keywords and controlled vocabulary terms (e.g., MeSH headings for MEDLINE and PubMed) were used in combination.. Literature published in English between January 1, 2011, and March 1, 2025, was included. This time frame was selected due to the increasing development and uptake of smartphone applications starting in the early 2010s [53]. Reference lists of relevant systematic and scoping reviews were screened to identify additional studies not captured in the database searches. Experts in the field of immigrant and refugee health were also contacted to identify additional relevant articles or gray literature. All identified records were imported into Covidence software for deduplication and screening.
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 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 | 0,020 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,043 | 0,037 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,094 | 0,009 |
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 ».