Beyond witnesses: Moving health workers towards analysis and action on social determinants of health
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although critical knowledge of social determinants of health empowers health professionals to confront the causes of inequitable health outcomes, healthcare professionals continue to feel powerless when faced with upstream social and structural issues. Using a case of the social medicine course conducted in Northern Uganda, and the 2016/2017 Uganda medical interns’ movement, we examine the significance of social medicine education in enhancing healthcare professionals’ skills set to address a structural force—medical internship policy. Data sources included key informants, policy documents, blogs, Facebook posts, and YouTube Videos. Data were analyzed using content analysis techniques. Healthcare workers drawing on critical skills and knowledge from the social medicine course training could perform self‐ and problem‐analysis centered within power dynamics; identify avenues to communicate issues of concern; implement constructive dialog and collaborate with stakeholders to influence and halt a medical internship policy discourse through protest on streets and legal channels. Social medicine training and principles empower health workers to function as actors with the required skills and knowledge to initiate and sustain tactical, effective, and meaningful health advocacy directed towards altering social determinants of health that perpetuate social disadvantage with subsequent impact on population health outcomes.
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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 | 0,057 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,035 |
| Communication savante | 0,018 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».