Proactive Strategies to Address Health Equity and Disparities: Recommendations from a Bi-National Symposium
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Health inequities persist in Canada and the United States. Both countries show differential health status and health care quality by social characteristics, making zip or postal code a greater predictor of health than genetics. Many social determinants of health overlap in the same individuals or communities, exacerbating their vulnerability. Many of the contributing factors and problems are structural and evade simple solutions. METHODS: In March 2017 a binational Canada-US symposium was held in Washington DC involving 150 primary care thought leaders, including clinicians, researchers, patients, and policy makers to address transformation in integrated primary care. This commentary summarizes the session's principal insights and solutions of the session tackling health inequities at policy and delivery levels. DISCUSSION: The solution lies in intervening proactively to reduce disparities-developing risk-adjustment measures that integrate social factors; increasing the socioeconomic, racial, and ethnic diversity of health providers; teaching cultural humility; supporting community-oriented primary care; and integrating equity considerations into health system funding. We propose moving from retrospective analysis to proactive measures; from equality to equity; from needs-based to strength-based approaches; and from an individual to a population focus.
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 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 | 0,057 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,009 |
| Communication savante | 0,016 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,039 | 0,047 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,007 |
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 ».