Back to the Future: Achieving Health Equity Through Health Informatics and Digital Health
Notice bibliographique
Résumé
The rapid proliferation of health informatics and digital health innovations has revolutionized clinical and research practices. There is no doubt that these fields will continue to have accelerated growth and a substantial impact on population health. However, there are legitimate concerns about how these promising technological advances can lead to unintended consequences such as perpetuating health and health care disparities for underresourced populations. To mitigate this potential pitfall, it is imperative for the health informatics and digital health scientific communities to understand the challenges faced by disadvantaged groups, including racial and ethnic minorities, which hinder their achievement of ideal health. This paper presents illustrative exemplars as case studies of contextually tailored, sociotechnical mobile health interventions designed with community members to address health inequities using community-engaged research approaches. We strongly encourage researchers and innovators to integrate community engagement into the development of data-driven, modernized solutions for every sector of society to truly achieve health equity for all.
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 | 0,019 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,019 |
| Communication savante | 0,019 | 0,036 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,003 |
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 ».