Evidence review: Settings for addressing the social determinants of health inequities
Notice bibliographique
Résumé
This report provides an overview of the evidence base on work in health promotion settings that addresses the social determinants of health inequities. The review identifies key aspects of ‘what works’ to reduce health inequities in settings through focussing on social determinants of health. It also provides recommendations for future planning, action and research. We note that while we identified much health promotion activity in settings, only a fraction of this addresses one or more social determinants of health. Furthermore, even where settings-based approaches are addressing social determinants, most work reports only on population outcomes and there is a distinct lack of studies which explicitly evaluate the impact on health equity. Making the everyday settings of people’s lives – where they live, love, play, work and google – more supportive of healthy choices has long been recognised by health promoters as an optimum way to improve population health. The World Health Organisation's Ottawa Charter (1986) recognises that health is created and lived by people within these settings and that policies and institutional practices shape the opportunities people have to lead healthy lives and make healthy choices. Addressing social determinants within settings is particularly relevant following three major reports which identify this as the most significant way to improve health equity. These are Closing The Gap in A Generation: Health Equity Through Action on the Social Determinants of Health (Commission on the Social Determinants of Health, CSDH 2008); Fair Society, Healthy Lives (The Marmot Review): Strategic Review of Health Inequalities in England Post 2010 (Marmot et al, 2010) and the WHO European Review of Social Determinants of Health & the Health Divide (Marmot et al 2012).
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».