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Enregistrement W2886883456 · doi:10.1186/s12889-018-5829-3

Assessment of the multi-sectoral approach to tobacco control policies in South Africa and Togo

2018· article· en· W2886883456 sur OpenAlexfundno aff
Saliyou Sanni, Charles Hongoro, Catherine Ndinda, Jennifer P. Wisdom

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésTobacco controlContext (archaeology)MedicineBiostatisticsHealth policyPublic healthPsychological interventionEconomic growthEnvironmental healthTobacco industryDeveloping countryNursingEconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Tobacco use is the world's leading preventable cause of illness and death and the most important risk factor for non-communicable diseases (NCDs), particularly cardiovascular and chronic respiratory diseases (heart attack, stroke, congestive obstructive pulmonary disease, and lung cancer). Tobacco control is one of the World Health Organization's "best-buys" interventions to prevent NCDs. This study assessed the use of a multi-sectoral approach (MSA) in developing and implementing tobacco control policies in South Africa and Togo. METHODS: This two-country case study consisted of a document review of tobacco control policies and of key informant interviews (N = 56) about the content, context, stakeholders, and strategies employed throughout policy formulation and implementation in South Africa and Togo. To guide our analysis, we used the Comprehensive Framework for Multi-Sectoral Approach to Health Policy, which is built around four major constructs of context, content, stakeholders and strategies. RESULTS: The findings show that the formulation of tobacco control policies in both countries was driven locally by the political, historical, social and economic contexts, and globally by the adoption WHO Framework Convention on Tobacco Control (FCTC). In both countries, the health department led policy formulation and implementation. The stakeholders involved in South Africa were more diverse, proactive and dynamic than those in Togo, whereas the strategies employed were more straightforward in Togo than in South Africa. The extent of understanding and use of MSA in both countries consisted of an inter-sectoral action for health, whereby the health department strove to collaborate with other sectors within and outside the government. Consequently, information sharing was identified as the main outcome of the interactions between institutions and interest groups within and across three critical sectors of the state, namely the public (government), the private and the civil society. CONCLUSION: Tobacco control policies in South Africa and Togo were formulated and implemented from an inter-sectoral approach perspective, which relied heavily on information transfer between stakeholders and less on collaborative problem-solving approach. Incorporation of multiple stakeholders allowed both countries to formulate policies to meet FCTC goals for tobacco control and NCD reduction.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,209

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeObservationnel
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

Citations47
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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