Economic considerations and health in all policies initiatives: evidence from interviews with key informants in Sweden, Quebec and South Australia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health in All Policies (HiAP) is a form of intersectoral action that aims to include the promotion of health in government initiatives across sectors. To date, there has been little study of economic considerations within the implementation of HiAP. METHODS: As part of an ongoing program of research on the implementation of HiAP around the world, we examined how economic considerations influence the implementation of HiAP. By economic considerations we mean the cost and financial gain (or loss) of implementing a HiAP process or structure within government, or the cost and financial gain (or loss) of the policies that emerge from such a HiAP process or structure. We examined three jurisdictions: Sweden, Quebec and South Australia. Semi-structured telephone interviews were conducted with 12 to 14 key informants in each jurisdiction. Two investigators separately coded transcripts to identify relevant statements. RESULTS: Initial readings of transcripts led to the development of a coding framework for statements related to economic considerations. First, economic evaluations of HiAP are viewed as important for prompting HiAP and many forms of economic evaluation were considered. However, economic evaluations were often absent, informal, or incomplete. Second, funding for HiAP initiatives is important, but is less important than a high-level commitment to intersectoral collaboration. Furthermore, having multiple sources of funding of HiAP can be beneficial, if it increases participation across government, but can also be disadvantageous, if it exposes underlying tensions. Third, HiAP can also highlight the challenge of achieving both economic and social objectives. CONCLUSIONS: Our results are useful for elaborating propositions for use in realist multiple explanatory case studies. First, we propose that economic considerations are currently used primarily as a method by health sectors to promote and legitimize HiAP to non-health sectors with the goal of securing resources for HiAP. Second, allocating resources and making funding decisions regarding HiAP are inherently political acts that reflect tensions within government sectors. This study contributes important insights into how intersectoral action works, how economic evaluations of HiAP might be structured, and how economic considerations can be used to both promote HiAP and to present barriers to implementation.
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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 | 0,023 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».