Operationalizing the ‘population health’ approach to permit consideration and minimization of unintended harms of public health interventions: a malaria control example
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Notice bibliographique
Résumé
To achieve elimination of malaria, both ‘populations at risk’ strategies and ‘population health’ approaches to intervention are required. While the ‘populations at risk’ vs. ‘population health’ debate is not new to public health, here we advance the discussion by identifying how the ‘population health approach’, coupled with concepts from theories of unintended harms, could be used to identify and guide efforts to minimize unintended harm associated with ‘populations at risk’ strategies, using malaria as an example. We begin by reviewing unintended harm and present the presumptive diagnosis and treatment of malaria clinical practice guideline (PDTM-CPG) as an example of a ‘populations at risk’ strategy for malaria control. We then consider the value of the ‘population health’ approach for identifying and minimizing cultural and economic unintended harms associated with the PDTM-CPG. We outline several concepts that are helpful in terms of the identification and mitigation of unintended harm. Specifically, the ‘population health approach’ emphasizes structural determinants of health that are key to enhancing intervention impact and reducing inequities, while theories of unintended harms emphasize factors that play into the selection and impact of interventions; namely, the breadth and depth of the knowledge base, contextual considerations, basic values, and the perceived need for immediate action. Finally, based on these key concepts, we identify practical discussion questions for district, national, and international public health planners and policy-makers to reflect upon when engaging in intervention design or adaptation. These questions are intended to maximize efforts to achieve malaria elimination while minimizing unintended harms.
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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 | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 découle