National Strategies for Preventing and Managing Non-communicable Diseases in Selected Countries
Notice bibliographique
Résumé
Non-communicable diseases (NCDs) are the leading cause of death worldwide and are responsible for a high burden of disease. Many countries have developed national strategies for the management and prevention of NCDs to improve the care of chronically ill people or prevent NCDs. This article aims to provide an overview of national NCD strategies from selected countries and their implementation. The focus was on cardiovascular and chronic respiratory diseases, diabetes type II, and depression. A comprehensive, structured hand search was conducted in various databases and websites for national strategies on the 4 NCDs. According to pre-defined criteria, 18 strategies from 8 countries (Germany, Switzerland, Netherlands, Finland, Ireland, United Kingdom, Canada, Australia) were selected. The included NCD strategies differ considerably in terms of level of detail, structure and implementation. All strategies include information on planned activities, but only a few provide detailed information on these interventions, including their evaluation. A structured approach from the macro to the micro level seems crucial for a comprehensive, coordinated overall policy. Strategies should be evaluated regularly using appropriate methods to measure target achievement. For the prevention and management of NCDs, it is important to start in early childhood and to adequately consider the social determinants of health with a "Health in All Policies" approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».