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Enregistrement W2923626990 · doi:10.1080/16549716.2019.1570645

A human rights-based framework to assess gender equality in health systems: the example of Zika virus in the Americas

2018· article· en· W2923626990 sur OpenAlexaff
Carol Vlassoff, Ronald St. John

Notice bibliographique

RevueGlobal Health Action · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensResponse Biomedical (Canada)Public Health Agency of CanadaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZika virusHuman rightsPolitical scienceEconomic growthLatin AmericansVirologyDevelopment economicsEnvironmental healthGeographyMedicineVirusEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The right to health was enshrined in the constitution of the World Health Organization (WHO) in 1946 and in the Universal Declaration of Human Rights in 1948. The latter Declaration, which also guaranteed women's rights, was signed by almost all countries in the world. Subsequent international conventions reinforced these rights, requiring that women be able to realize their fundamental freedoms and dignity. Although the value of incorporating gender into health systems has been increasingly acknowledged over the years, gender inequalities in health persist. OBJECTIVE: To introduce a tool to help countries assess their performance in addressing gender inequalities in their health systems, using the example of the Zika virus (ZIKV) in countries of the Americas. METHODS: This paper is based on comprehensive reviews of the literature on the links between gender equality, health systems and human rights, and available scientific evidence about an adequate response to ZIKV. RESULTS: The authors present a simple two-part framework from the human rights perspectives of the health system as duty bearer, incorporating WHO's six health system building blocks, and of its clients as rights holders. The authors apply the framework to ZIKV in the Americas, and identify strengths and weaknesses at every level of the health system. They find that when considering gender, health systems have focused mainly on dichotomous sex differences, failing to consider broader gender relations and processes affecting access to services, quality of care, and health outcomes. CONCLUSIONS: The authors' framework will permit countries to assess progress toward gender equality in health, within the context of their human rights commitments, by examining each health system building block, and the degree to which clients are realizing their rights. By applying the framework to specific health conditions, gender-related achievements and shortcomings can be identified in each health system component, fostering a more comprehensive and gender-sensitive response.

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)0,024
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,004
Études des sciences et des technologies0,0050,030
Communication savante0,0070,010
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,169
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,311 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations8
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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