How will a life course framework be used to tackle wider social determinants of health?
Notice bibliographique
Résumé
The life course framework, proposed by Kuh and Schlomo in 1997, offers policy makers the means to understand the interaction between nature and nurture. This conceptual model illustrates how an individual's biological resources are influenced by their genetic endowment, their prenatal and postnatal development and their social and physical environment, both in early life and throughout the life course. Health is conceptualized as a dynamic process connecting biological and social elements that are affected by previous experiences and by present circumstances. Therefore, exposure at different stages of people's lives can either enhance or deplete the individual's health resources. Indeed, life course processes are of many kinds, including parent-child relationships, levels of social deprivation, the acquisition of emotional and behavioural assets in adolescence and the long-term effects of occupational hazards and work stress. The long-term effects of nature and nurture combine to influence disease outcomes. It is only in the last decade that theories, methods and new data have begun to be amalgamated, allowing us to further our understanding of health over the life course in ways that may eventually lead to more effective health policies and better health care. This article discusses life course concepts and how this framework can enlighten our understanding of wider social determinants of health, and provides a few examples of potential interventions to tackle their impact on health.
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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 | 0,016 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,018 |
| Communication savante | 0,006 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».