Reducing social inequities in health through settings-related interventions — a conceptual framework
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The creation of supportive environments for health is a basic action principle of health promotion, and equity is a core value. A settings approach offers an opportunity to bridge these two, with its focus on the interplay between individual, environmental and social determinants of health. METHODS: We conducted a scoping review of the literature on theoretical bases and practical applications of the settings approach. Interventions targeting social inequities in health through action on various settings were analyzed to establish what is done in health equity research and action as it relates to settings. RESULTS: Four elements emerged as central to an equity-focused settings approach: a focus on social determinants of health, addressing the needs of marginalized groups, effecting change in a setting's structure, and involving stakeholders. Each came with related challenges. To offer potential solutions to these challenges we developed a conceptual framework that integrates theoretical and methodological approaches, along with six core guiding principles, into a 'settings praxis'. CONCLUSIONS: Reducing social inequities in health through the creation of supportive environments requires the application of the settings approach in an innovative way. The proposed conceptual framework can serve as a guide to do so, and help develop, implement and evaluate equity-focused settings-related interventions.
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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 | 0,022 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,015 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».