Evaluación de riesgos versus evaluación de impacto en salud (EIS) en la formulación de políticas saludables
Notice bibliographique
Résumé
Actualmente esta ampliamente reconocido que la via causal que conduce a un efecto adverso en salud no depende de factores de riesgos aislados, sino de la intrincada relacion de muchos elementos entre si, siendo determinante no solo las caracteristicas biologicas y geneticas de las personas, o sus estilos de vida individuales, sino tambien las condiciones socioeconomicas, culturales, ambientales y politicas de las poblaciones. Este enfoque fue ya reconocido en el propio concepto de “salud” recogido en la Constitucion de la Organizacion Mundial de la Salud (OMS), y con posterioridad en la Carta de Ottawa. La llamada vision social de la salud generada bajo este prisma ha centrado su atencion no en comportamientos de riesgo individuales, sino en toda la poblacion dentro de su entorno, promoviendo la construccion de viviendas y entornos saludables, lugares de trabajo saludables, el aumento de la capacidad de las personas para llevar a cabo una vida sana, o el fortalecimiento de las redes sociales1. Asimismo, desde finales de los ochenta, se ha venido estudiando como ciertos factores (desempleo, lugares de trabajo inseguros, privacion de vivienda, etc.) contribuyen a las disparidades en salud dentro de una poblacion en el denominado modelo de los determinantes sociales en salud2. El estudio de las desigualdades en salud es hoy en dia una prioridad de las agendas politicas en toda Europa.
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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 | 0,098 | 0,118 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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; 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 ».