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Enregistrement W3096981203 · doi:10.1136/bmjopen-2020-040180

Advancing a health equity agenda across multiple policy domains: a qualitative policy analysis of social, trade and welfare policy

2020· article· en· W3096981203 sur OpenAlexaff
Belinda Townsend, Sharon Friel, Toby Freeman, Ashley Schram, Lyndall Strazdins, Ronald Labonté, Tamara Mackean, Fran Baum

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research Council
Mots-clésHealth policyEquity (law)Social policySocial determinants of healthPolicy analysisPublic relationsHealth services researchHealth equityPublic economicsPublic administrationPoliticsMedicineHealth carePolitical scienceEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: While there is urgent need for policymaking that prioritises health equity, successful strategies for advancing such an agenda across multiple policy sectors are not well known. This study aims to address this gap by identifying successful strategies to advance a health equity agenda across multiple policy domains. DESIGN: We conducted in-depth qualitative case studies in three important social determinants of health equity in Australia: employment and social policy (Paid Parental Leave); macroeconomics and trade policy (the Trans Pacific Partnership agreement); and welfare reform (the Northern Territory Emergency Response). The analysis triangulated multiple data sources included 71 semistructured interviews, document analysis and drew on political science theories related to interests, ideas and institutions. RESULTS: Within and across case studies we observed three key strategies used by policy actors to advance a health equity agenda, with differing levels of success. The first was the use of multiple policy frames to appeal to a wide range of actors beyond health. The second was the formation of broad coalitions beyond the health sector, in particular networking with non-traditional policy allies. The third was the use of strategic forum shopping by policy actors to move the debate into more popular policy forums that were not health focused. CONCLUSIONS: This analysis provides nuanced strategies for agenda-setting for health equity and points to the need for multiple persuasive issue frames, coalitions with unusual bedfellows, and shopping around for supportive institutions outside the traditional health domain. Use of these nuanced strategies could generate greater ideational, actor and institutional support for prioritising health equity and thus could lead to improved health outcomes.

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)0,051
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,269

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0510,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0140,021
Communication savante0,0080,011
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,194
Tête enseignante GPT0,540
Écart entre enseignants0,346 · 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'étudeQualitatif
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

Citations21
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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