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Enregistrement W2801956585 · doi:10.1177/0020731418774203

Multi-Sectoral Approach to Noncommunicable Disease Prevention Policy in Sub-Saharan Africa: A Conceptual Framework for Analysis

2018· article· en· W2801956585 sur OpenAlexfundno aff
Saliyou Sanni, Jennifer P. Wisdom, Olalekan Ayo‐Yusuf, Charles Hongoro

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Health Services · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésTobacco controlPolicy analysisContext (archaeology)Conceptual frameworkHealth policyConstruct (python library)Government (linguistics)Political sciencePublic economicsPoliticsBusinessPublic relationsRegional sciencePublic administrationEconomic growthEconomicsSociologyPublic healthHealth careMedicineComputer scienceSocial scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conceptual frameworks for health policy analysis guide investigations into interactions between institutions, interests, and ideas to identify how to improve policy decisions and outcomes. This review assessed constructs from current frameworks and theories of health policy analysis to (1) develop a preliminary synthesis of findings from selected frameworks and theories; (2) analyze relationships between elements of those frameworks and theories to construct an overarching framework for health policy analysis; and then, (3) apply that overarching framework to analyze tobacco control policies in Togo and in South Africa. This Comprehensive Framework for Multi-Sectoral Approach to Health Policy Analysis has 4 main constructs: context, content, stakeholders, and strategies. When applied to analyze tobacco control policy processes in Togo and in South Africa, it identified a shared goal in both countries to have a policy content that is compliant with the provisions of international tobacco treaties and differences in strategic interactions between institutions (e.g., tobacco industry, government structures) and in the political context of tobacco control policy process. These findings highlight the need for context-specific political mapping identifying the interests of all stakeholders and strategies for interaction between health and other sectors when planning policy formulation or implementation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,479
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,320 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations27
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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