Inclusion of vulnerable groups in health policies: Regional policies on health priorities in Africa
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: If access to equitable health care is to be achieved for all, policy documents must mention and address in some detail different needs of groups vulnerable to not accessing such health care. If these needs are not addressed in the policy documents, there is little chance that they will be addressed at the stage of implementation. OBJECTIVES: This paper reports on an analysis of 11 African Union (AU) policy documents to ascertain the frequency and the extent of mention of 13 core concepts in relation to 12 vulnerable groups, with a specific focus on people with disabilities. METHOD: The paper applied the EquiFrame analytical framework to the 11 AU policy documents. The 11 documents were analysed in terms of how many times a core concept was mentioned and the extent of information on how the core concept should be addressed at the implementation level. Each core concept mention was further analysed in terms of the vulnerable group in referred to. RESULTS: The analysis of regional AU policies highlighted the broad nature of the reference made to vulnerable groups, with a lack of detailed specifications of different needs of different groups. This is confirmed in the highest vulnerable group mention being for 'universal'. The reading of the documents suggests that vulnerable groups are homogeneous in their needs, which is not the case. There is a lack of recognition of different needs of different vulnerable groups in accessing health care. CONCLUSION: The need for more information and knowledge on the needs of all vulnerable groups is evident. The current lack of mention and of any detail on how to address needs of vulnerable groups will significantly impair the access to equitable health care for all.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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