Measuring the Commercial Determinants of Health and Disease: A Proposed Framework
Notice bibliographique
Résumé
The commercial determinants of health (CDoH) describe the adverse health effects associated with for-profit actors and their actions. Despite efforts to advance the definition, conceptualization, and empirical analyses of CDoH, the term's practical application to mitigate these effects requires the capacity to measure the influences of specific components of CDoH and the cumulative impacts of CDoH on the health and well-being of specific populations. Building on the Global Burden of Disease Study, we begin by conceptualizing CDoH as risk factor exposures that span agency and structural influences. We identify 6 components of these influences and propose an initial set of indicators and datasets to rank exposures as high, medium, or low. These are combined into a commercial determinants of health index (CDoHi) and illustrated by 3 countries. Although now a proof of concept, comparative analysis of CDoH exposures by population, over time and space, and their associated health outcomes will become possible with further development of indicators and datasets. Expansion of the CDoHi and application to varied populations groups will enable finer targeting of interventions to reduce health harms. The measurement of improvements to health and wellness from such interventions will, in turn, inform overall efforts to address the CDoH.
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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 | 0,014 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».