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Enregistrement W2770757049 · doi:10.3934/publichealth.2017.5.490

Health Equity Talk: Understandings of Health Equity among Health Leaders

2017· article· en· W2770757049 sur OpenAlexafffund
Bernie Pauly, Sana Shahram, Phuc T.H. Dang, Lenora Marcellus, Marjorie MacDonald

Notice bibliographique

RevueAIMS Public Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésHealth equitySocial determinants of healthPublic healthHealth promotionEquity (law)Health policyHealth belief modelPublic relationsHealth carePolitical scienceSociologyPsychologyMedicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Reducing health inequities is a stated goal of health systems worldwide. There is widespread commitment to health equity among public health leaders and calls for reorientation of health systems towards health equity. As part of the Equity Lens in Public Health (ELPH) program of research, public health decision makers and researchers in British Columbia collaborated to study the application of a health equity lens in a time of health system renewal. We drew on intersectionality, complexity and critical social justice theories to understand how participants construct health equity and apply a health equity lens as part of public health renewal. METHODS: 15 focus groups and 16 individual semi-structured qualitative interviews were conducted with 55 health system leaders. Data were analyzed using constant comparative analysis to explore how health equity was constructed in relation to understandings and actions. RESULTS: Four main themes were identified in terms of how health care leaders construct health equity and actions to reduce health inequities: (1) population health, (2) determinants of health, and (3) accessibility and (4) challenges of health equity talk. The first three aspects of health equity talk reflect different understandings of health equity rooted in vulnerability (individual versus structural), determinants of health (material versus social determinants), and appropriate health system responses (targeted versus universal responses). Participants identified that talking about health equity in the health care system, either inside or outside of public health, is a 'challenging conversation' because health equity is understood in diverse ways and there is little guidance available to apply a health equity lens. CONCLUSIONS: These findings reflect the importance of creating a shared understanding of health equity within public health systems, and providing guidance and clarity as to the meaning and application of a health equity lens. A health equity lens for public health should capture both the production and distribution of health inequities and link to social justice to inform action.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0110,026
Communication savante0,0090,012
Science ouverte0,0010,012
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,269
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,182 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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