Lifestyle transitions and the developing world: Reflections on the implications for health, well-being and wealth
Notice bibliographique
Résumé
Context: The past few decades witnessed significant economic growth in many developing countries of the world. These economic changes towards increasing gross domestic product (GDP) brought with it several other transitions in these countries: demographic, epidemiological, technological, and nutritional. These resulted in improving the living standards as well as life expectancy in many of these countries. However, of public health concern is the fact that these transitions paradoxically have their negative consequences on the health, well-being and wealth of the populace in these countries. Objectives: This review therefore assesses the evidence of the extent to which these changes have affected the living patterns in many developing countries and the epidemiological implications besides others issues on the populace in these countries. Methods: By using key words, the author involved a broad search of literatures on lifestyle changes, economic growth, nutrition, urbanization, smoking and alcohol, communicable and non-communicable diseases in countries termed low and middle income. Findings and conclusion: The review identified discernible evidence base about the implications of these changes on health, well-being and wealth of these nations. Accordingly, as lifestyle transitions now come to bear, it thus necessitates an all inclusive approach that will include proactive and pre-emptive interventions as well as consistent participation from governments, multilateral institutions, research-funding agencies, donors, and other players in health systems. This is because it will provide the global community with great opportunities in uniting high, middle, and low-income countries in a common purpose, given the shared interests of globalization and economic burdens worldwide.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».