Schools of public health in low and middle-income countries: an imperative investment for improving the health of populations?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Public health has multicultural origins. By the close of the nineteenth century, Schools of Public Health (SPHs) began to emerge in western countries in response to major contemporary public health challenges. The Flexner Report (1910) emphasized the centrality of preventive medicine, sanitation, and public health measures in health professional education. The Alma Ata Declaration on Primary Health Care (PHC) in 1978 was a critical milestone, especially for low and middle-income countries (LMICs), conceptualizing a close working relationship between PHC and public health measures. The Commission on Social Determinants of Health (2005-2008) strengthened the case for SPHs in LMICs as key stakeholders in efforts to reduce global health inequities. This scoping review groups text into public health challenges faced by LMICs and the role of SPHs in addressing these challenges. MAIN TEXT: The challenges faced by LMICs include rapid urbanization, environmental degradation, unfair terms of global trade, limited capacity for equitable growth, mass displacements associated with conflicts and natural disasters, and universal health coverage. Poor governance and externally imposed donor policies and agendas, further strain the fragile health systems of LMICs faced with epidemiological transition. Moreover barriers to education and research imposed by limited resources, political and economic instability, and unbalanced partnerships additionally aggravate the crisis. To address these contextual challenges effectively, SPHs are offering broad based health professional education, conducting multidisciplinary population based research and fostering collaborative partnerships. SPHs are also looked upon as the key drivers to achieve sustainable development goals (SDGs). CONCLUSION: SPHs in LMICs can contribute to overcoming several public health challenges being faced by LMICs, including achieving SDGs. Most importantly they can develop cadres of competent and well-motivated public health professionals: educators, practitioners and researchers who ask questions that address fundamental health determinants, seek solutions as agents of change within their mandates, provide specific services and serve as advocates for multilevel partnerships. Funding support, human resources, and agency are unfortunately often limited or curtailed in LMICs, and this requires constructive collaboration between LMICs and counterpart institutions from high income countries.
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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 | 0,010 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,002 |
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 ».