A Health Equity Lens Contributes to an Effective Pandemic Response: A Canadian Regional Perspective
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
As cases of COVID-19 began to increase in Ontario, Canada, throughout 2020, early evidence from surveillance and media highlighted disproportionately higher rates of COVID-19 infection, hospitalization and mortality among racialized and low-income populations. This disproportionate impact on underserved populations calls for a shift in approach away from what has traditionally occurred in health protection, that is the use of a universal approach which assumes everyone is affected and benefits equally from the same type and intensity of interventions. In this article, public health agencies are, therefore, being called to consider moving away from using a purely universal approach, often used in the control of communicable diseases, and apply a more tailored approach and use principles of health equity and proportionate universalism to reduce COVID-19 cases and their impacts among underserved groups and address health inequities exacerbated by the pandemic. We highlight examples from York Region Public Health, one of the largest health units in Ontario, to demonstrate areas of possible impact of this paradigm shift. It is clear that with a health equity lens applied to the pandemic response, the impact of COVID-19 can be further reduced and health inequities that predated the global pandemic can improve.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,030 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 découle