MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3092151093 · doi:10.1093/eurpub/ckaa165.484

Monitoring health inequalities to inform action- the Pan-Canadian Health Inequalities Reporting Initiative

2020· article· en· W3092151093 sur OpenAlexaffabout
Malgorzata Miszkurka

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePublic Health Policies and Education
Établissements canadiensPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth equityInequalityPublic healthSocial determinants of healthHealth policyEquity (law)Political scienceEnvironmental healthMedicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Improving national health inequalities monitoring and reporting systems is critical for informing effective action to improve health equity. The Pan-Canadian Health Inequalities Reporting Initiative (HIRI) provides a foundation of data and evidence to support collaborative efforts to reduce health inequalities in Canada. HIRI is led by the Public Health Agency of Canada, in collaboration with the Pan-Canadian Public Health Network, Statistics Canada, First Nation Information Governance Centre and other partners. HIRI brings together inequity measures for more than 100 indicators of health outcomes, risk factors, and social determinants of health disaggregated across a range of socioeconomic and sociodemographic variables meaningful to health equity including: sex/gender; age; income; education; employment; occupation; immigrant status; Indigenous identity; race/ethnicity; urban/rural residence; material and social deprivation, functional health/participation and activity limitation and sexual orientation. HIRI aims to strengthen health inequalities measurement, monitoring, and reporting capacity in Canada. It informs policy and program decision making to more effectively reduce health inequalities, and enables the monitoring of progress in this area. This presentation will provide an overview of the HIRI along with the key health inequalities in Canada. It will elaborate on the importance of the engagement with multiple partners in creating a broad range of data and knowledge translation products, and discuss how making it accessible to others: Allows for a comprehensive and systematic assessment of the state of health inequalities in CanadaSupports focused action through increased access to health inequalities knowledgePromotes collaboration and accountability for the reduction of health inequalities in order to achieve SDGs

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)0,114
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,137
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,866
Score d'incertitude au seuil0,969

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1140,137
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0180,022
Études des sciences et des technologies0,0100,003
Communication savante0,0130,005
Science ouverte0,0090,011
Intégrité de la recherche0,0020,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,615
Tête enseignante GPT0,531
Écart entre enseignants0,084 · 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'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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Journal of Public HealthMême sujetPublic Health Policies and EducationTravaux en français237 207