Linking evidence to action on social determinants of health using Urban HEART in the Americas.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the experience of select cities in the Americas using the Urban Health Equity Assessment and Response Tool (Urban HEART) launched by the World Health Organization in 2010 and to determine its utility in supporting government efforts to improve health equity using the social determinants of health (SDH) approach. METHODS: The Urban HEART experience was evaluated in four cities from 2010-2013: Guarulhos (Brazil), Toronto (Canada), and Bogotá and Medellín (Colombia). Reports were submitted by Urban HEART teams in each city and supplemented by first-hand accounts of key informants. The analysis considered each city's networks and the resources it used to implement Urban HEART; the process by which each city identified equity gaps and prioritized interventions; and finally, the facilitators and barriers encountered, along with next steps. RESULTS: In three cities, local governments spearheaded the process, while in the fourth (Toronto), academia initiated and led the process. All cities used Urban HEART as a platform to engage multiple stakeholders. Urban HEART's Matrix and Monitor were used to identify equity gaps within cities. While Bogotá and Medellín prioritized among existing interventions, Guarulhos adopted new interventions focused on deprived districts. Actions were taken on intermediate determinants, e.g., health systems access, and structural SDH, e.g., unemployment and human rights. CONCLUSIONS: Urban HEART provides local governments with a simple and systematic method for assessing and responding to health inequity. Through the SDH approach, the tool has provided a platform for intersectoral action and community involvement. While some areas of guidance could be strengthened, Urban HEART is a useful tool for directing local action on health inequities, and should be scaled up within the Region of the Americas, building upon current experience.
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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 | 0,060 | 0,112 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».