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Enregistrement W2027057143 · doi:10.1186/1475-9276-13-57

Making the post-MDG global health goals relevant for highly inequitable societies: findings from a consultation with marginalized populations in Guatemala

2014· article· en· W2027057143 sur OpenAlexfundno aff
Ana Lorena Ruano, Silvia Sánchez, Fernando Jerez, Walter Flores

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Equity in Health · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCenter for International HealthUniversitetet i BergenCanadian Institutes of Health ResearchEuropean CommissionMedical Research CouncilAustralian Government
Mots-clésPublic healthHealth policyHealth services researchPovertyThematic analysisContext (archaeology)Economic growthSocial determinants of healthHealth equityMillennium Development GoalsCommunity healthSocial policyCivil societyPublic relationsEthnic groupInternational healthCommunity engagementCommunity developmentPolitical scienceQualitative researchSociologyMedicineNursingSocial scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The United Nations presented a set of Millennium Development Goals that aimed to improve social and economic development and eradicate poverty by 2015. Most low and middle-income countries will not meet these goals and today there is a need to set new development agenda, especially when it comes to health. The paper presents the findings from a community consultation process carried out within the Goals and Governance for Global Health (GO4Health) research consortium in Guatemala, which aims to identify community needs and expectations around public policies and health services. METHODS: Through a participative and open consultation process with experts, civil society organizations and members of the research team, the municipalities of Tectitan and Santa Maria Nebaj were selected. A community consultation process was undertaken with community members and community leaders. Group discussions and in-depth interviews were conducted and later analyzed using thematic analysis, a qualitative method that can be used to analyze data in a way that allows for the identification of recurrent patterns that can be grouped into categories and themes, was used. FINDINGS: Following the Go4Health framework's domains for understanding health-related needs, the five themes identified were health, social determinants of health, essential health needs and their provision, roles and responsibilities of relevant stakeholders and community participation in decision-making. Participants reported high levels of discrimination related to ethnicity, to being poor and to living in rural areas. Ethnicity played a major role in how community members feel they are cared for in the health system. CONCLUSION: Achieving health goals in a context of deep-rooted inequality and marginalization requires going beyond the simple expansion of health services and working with developing trusting relationships between health service providers and community members. Involving community members in decision-making processes that shape policies will contribute to a larger process of community empowerment and democratization. Still, findings from the region show that tackling these issues may prove complicated and require going beyond the health system, as this lack of trust and discrimination has permeated to all public policies that deal with indigenous and rural populations.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,187

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0300,015
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0030,017
Intégrité de la recherche0,0060,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,161
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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