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Enregistrement W2886091727 · doi:10.1186/s12889-018-5832-8

The evolution of non-communicable diseases policies in post-apartheid South Africa

2018· article· en· W2886091727 sur OpenAlexfundno aff
Catherine Ndinda, Tidings P. Ndhlovu, Pamela A. Juma, Gershim Asiki, Catherine Kyobutungi

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésNon-communicable diseaseBiostatisticsPublic healthMedicinePsychological interventionEconomic growthOverweightGovernment (linguistics)PopulationThematic analysisPoliticsBlueprintEnvironmental healthDevelopment economicsPolitical scienceQualitative researchSociologyObesitySocial scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Redressing structural inequality within the South African society in the post-apartheid era became the central focus of the democratic government. Policies on social and economic transformation were guided by the government's blueprint, the Reconstruction and Development Programme. The purpose of this paper is to trace the evolution of non-communicable disease (NCD) policies in South Africa and the extent to which the multi-sectoral approach was utilised, while explicating the underlying rationale for "best buy" interventions adopted to reduce and control NCDs in South Africa. The paper critically engages with the political and ideological factors that influenced design of particular NCD policies. METHODS: Through a case study design, policies targeting specific NCD risk factors (tobacco smoking, unhealthy diets, harmful use of alcohol and physical inactivity) were assessed. This involved reviewing documents and interviewing 44 key informants (2014-2016) from the health and non-health sectors. Thematic analysis was used to draw out the key themes that emerged from the key informant interviews and the documents reviewed. RESULTS: South Africa had comprehensive policies covering all the major NCD risk factors starting from the early 1990's, long before the global drive to tackle NCDs. The plethora of NCD policies is attributable to the political climate in post-apartheid South Africa that set a different trajectory for the state that was mandated to tackle entrenched inequalities. However, there has been an increase in prevalence of NCD risk factors within the general population. About 60% of women and 30% of men are overweight or obese. While a multi-sectoral approach is part of public policy discourse, its application in the implementation of NCD policies and programmes is a challenge. CONCLUSIONS: NCD prevalence remains high in South Africa. There is need to adopt the multi-sectoral approach in the implementation of NCD policies and programmes.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,442
Score d'incertitude au seuil0,924

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations57
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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