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Enregistrement W2993660014 · doi:10.12927/hcpol.2015.24358

From Global to Local: Inequalities in Health and Healthcare

2015· editorial· en· W2993660014 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Jennifer Zelmer

Notice bibliographique

RevueHealthcare policy · 2015
Typeeditorial
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMillennium Development GoalsPovertyExtreme povertySummitChild mortalityEconomic growthDeveloping countryMeaslesHealth careGlobal healthPolitical scienceDevelopment economicsGeographyMedicineVaccinationEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This is the year that time runs out on the Millennium Development Goals (MDGs). Established following a United Nations summit in 2000, countries around the world committed to eight goals – including halving extreme poverty, stopping the spread of HIV/AIDS and reducing child mortality (United Nations 2015). While some questioned the process for establishing and monitoring the goals, the MDGs have galvanized and focused efforts from governments, civil society and other partners over the past 15 years. There have been some remarkable achievements during this period. Globally, the number of people living in extreme poverty is down by more than half since 1990, the year against which MDG targets were benchmarked. So is under-five mortality, which dropped from an estimated 90 to 43 deaths per 1,000 live births. And maternal mortality and new HIV infections have fallen by 45 and 40 per cent, respectively. There were similar reductions in the prevalence of tuberculosis and mortality from the disease. That said, progress towards the 21 MDG targets is uneven and not all milestones set for 2015 will be achieved. Large gaps exist between countries and within them. For example, children under five in the poorest households in developing regions are almost twice as likely to die as those in the richest, although this gap seems to be narrowing in at least some countries. However, the United Nations notes that progress in some other areas – such as measles vacci-nation – has stalled since 2010. Their report highlights the fact that many of the 21.6 million infants who did not receive the measles vaccine in 2013 were “from the poorest and most marginalized communities, residing in especially hard-to-reach areas” (United Nations 2015). Similar patterns of health and disease are seen around the world; Canada is no exception. For instance, there is a 10-year gap in life expectancy at birth among provinces and territories (Statistics Canada 2013). Rates of arthritis, diabetes, hypertension, injuries and other diseases also differ among jurisdictions. Zooming in to the health region level, variations are even wider (Greenberg and Normandin 2011; Statistics Canada 2015). This “postcode lottery” represents the sobering reality that driving a few hours makes the difference between health status that is among the best in the world and one that reflects average life chances from half a century or more ago. In this issue of the journal, Sara Allin, Jeremy Veillard, Li Wang and Michel Grignon study regional variations to understand how we can improve the efficiency with which the health system translates its resources into improved outcomes. There are no simple answers – but neither is this a simple problem. Their research highlights a combination of population, behavioural and managerial factors that help to explain variations in efficiency. Other papers bring new perspectives to bear on equally challenging questions. The most personal explores the views of individuals designated as alternative level of care in Atlantic Canada and those of their families. Other authors examine system-level issues that have personal consequences for those they affect, such as generic drug pricing, the reimbursement of medications for rare diseases and the choice/implications of services from different types of maternity care providers. Whatever areas of health policy you focus on, I hope that you will find food for thought, for study and for action in the journal's pages.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0110,013
Science ouverte0,0010,013
Intégrité de la recherche0,0030,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0390,004

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,334 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

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Publié2015
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