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Enregistrement W2106530414 · doi:10.1093/her/cyg092

A census of economic evaluations in health promotion

2004· review· en· W2106530414 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueHealth Education Research · 2004
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNew York Academy of Medicine
Mots-clésHealth promotionPsychological interventionPopulationPopulation healthHealth policyPublic economicsTypologyIntervention (counseling)Public healthPublic relationsPolitical scienceEconomic growthEnvironmental healthMedicineEconomicsSociologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While policy makers argue for a greater share of health resources to go to health promotion, action is stalled by, among other things, the perception that little is known about which interventions offer the best health returns. Additionally, what is missing is any sense of what the economic literature in health promotion looks like overall. Where is the economic evidence plentiful and where is it scant? The project described here compiled a census of economic evaluations in health promotion. Studies were classified according to a four-part typology that documented the strategic intent of the intervention, the risk factor being addressed, the population most affected and the setting in which the intervention took place. Since 1990, there have been over 400 economic evaluations of health-promoting interventions in the peer review and grey literatures. Of these, 90% address biological or behavioral determinants of health. Relatively little is known about the economics of population health advocacy or interventions to tackle the social and economic determinants of health. Initiatives are in place to increase the availability of economic evidence. Research is also needed into how to support decision makers' use of imperfect, incomplete and uncertain information.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,089
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,909
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0890,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0040,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,003

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.

Tête enseignante Opus0,848
Tête enseignante GPT0,703
Écart entre enseignants0,146 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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