Improving policy and practice to promote equity and social justice – a qualitative comparative analysis building on key learnings from a twinning exchange between England and the US
Notice bibliographique
Résumé
Community health promotion interventions, targeted at marginalised populations and focusing on addressing the social determinants of health (SDH) to reduce health inequalities and addressing the processes of exclusion, are an important strategy to prevent and control non-communicable diseases (NCDs) and promote the health of underprivileged and under-resourced groups. This article builds on key lessons learnt from a learning exchange between Communities for Health in England and the Racial and Ethnic Approaches to Community Health across the US (REACH US) communities that are tackling health inequities. It presents a qualitative analysis further capturing information about specific community interventions involved in the exchange and identifying lessons learnt. This exchange was led by a partnership between the US Centers for Disease Control and Prevention, the International Union for Health Promotion and Education, the Department of Health of England, Health Action Partnership International, and Learning for Public Health West Midlands. These efforts provide interesting insights for further research, priority areas of action for policy and practice to address the SDH and to promote and sustain equity and social justice globally. The article highlights some key lessons about the use of data, assets-based community interventions and the importance of good leadership in times of crisis and adversity. Whilst complex and time-consuming to arrange, such programmes have the potential to offer other countries including the global south new insights and perspectives that will in turn contribute to the SDH field and provide concrete strategies and actions that effectively reduce inequities and promote the health of our societies. The key learnings have the potential to contribute to the global community and growing documentation on evidence of effective efforts in the reduction of health inequities.
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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 | 0,007 | 0,003 |
| 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 | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».