Advancing Efforts to Achieve Health Equity: Equity Metrics for Health Impact Assessment Practice
Notice bibliographique
Résumé
Equity is a core value of Health Impact Assessment (HIA). Many compelling moral, economic, and health arguments exist for prioritizing and incorporating equity considerations in HIA practice. Decision-makers, stakeholders, and HIA practitioners see the value of HIAs in uncovering the impacts of policy and planning decisions on various population subgroups, developing and prioritizing specific actions that promote or protect health equity, and using the process to empower marginalized communities. There have been several HIA frameworks developed to guide the inclusion of equity considerations. However, the field lacks clear indicators for measuring whether an HIA advanced equity. This article describes the development of a set of equity metrics that aim to guide and evaluate progress toward equity in HIA practice. These metrics also intend to further push the field to deepen its practice and commitment to equity in each phase of an HIA. Over the course of a year, the Society of Practitioners of Health Impact Assessment (SOPHIA) Equity Working Group took part in a consensus process to develop these process and outcome metrics. The metrics were piloted, reviewed, and refined based on feedback from reviewers. The Equity Metrics are comprised of 23 measures of equity organized into four outcomes: (1) the HIA process and products focused on equity; (2) the HIA process built the capacity and ability of communities facing health inequities to engage in future HIAs and in decision-making more generally; (3) the HIA resulted in a shift in power benefiting communities facing inequities; and (4) the HIA contributed to changes that reduced health inequities and inequities in the social and environmental determinants of health. The metrics are comprised of a measurement scale, examples of high scoring activities, potential data sources, and example interview questions to gather data and guide evaluators on scoring each metric.
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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 | 0,018 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».