Migrants in a globalized world — health threats, risks and challenges: an evidence-based framework
Notice bibliographique
Résumé
International population mobility is an underlying factor in the emergence of public health threats and risks that must be managed globally. These risks are often related, but not limited, to transmissible pathogens. Mobile populations can link zones of disease emergence to lowprevalence or nonendemic areas through rapid or high-volume international movements, or both. Against this background of human movement, other global processes such as economics, trade, transportation, environment and climate change, as well as civil security influence the health impacts of disease emergence. Concurrently, global information systems, together with regulatory frameworks for disease surveillance and reporting, affect organizational and public awareness of events of potential public health significance. International regulations directed at disease mitigation and control have not kept pace with the growing challenges associated with the volume, speed, diversity, and disparity of modern patterns of human movement. The thesis that human population mobility is itself a major determinant of global public health is supported in this article by review of the published literature from the perspective of determinants of health (such as genetics/biology, behavior, environment, and socioeconomics), population-based disease prevalence differences, existing national and international health policies and regulations, as well as inter-regional shifts in population demographics and health outcomes. This paper highlights some of the emerging threats and risks to public health, identifies gaps in existing frameworks to manage health issues associated with migration, and suggests changes in approach to population mobility, globalization, and public health. The proposed integrated approach includes a broad spectrum of stakeholders ranging from individual health-care providers to policy makers and international organizations that are primarily involved in global health management, or are influenced by global health events.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».