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Enregistrement W4297239209 · doi:10.1186/s12939-022-01746-w

Employing the equity lens to understand multisectoral partnerships: lessons learned from a mixed-method study in Canada

2022· article· en· W4297239209 sur OpenAlexafffundabout
Suvadra Datta Gupta, Vaidehi Pisolkar, Jacob Albin Korem Alhassan, Allap Judge, Rachel Engler‐Stringer, Lise Gauvin, Nazeem Muhajarine

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Equity in Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCommunity Health and Development
Établissements canadiensSaskatchewan Health AuthorityCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversité de MontréalUniversity of SaskatchewanSaskatchewan Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésEquity (law)Public relationsHealth services researchHealth equityStakeholderQualitative propertyGeneral partnershipCitizen journalismPolitical scienceBusinessPublic healthMedicineNursingFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Multisectoral approaches to health are collaborations between stakeholders across multiple sectors, usually formed to address issues that affect health but go beyond the purview of one particular sector. The significance of multisectoral partnerships to attain health equity has been widely acknowledged. However, the extent which equity can be attained depends upon the perceptions of various stakeholders. We examine how multisectoral partnerships promoting healthy eating and active living conceptualized and employed an equity lens in their work. METHOD: This study is part of a larger pan-Canadian mixed-method research and knowledge sharing program entitled MUSE (Multisectoral Urban Systems for health and Equity in Canadian cities). Data collected from both quantitative and qualitative sources for two sites of the MUSE project-Saskatoon and Toronto were analyzed. In the qualitative part, 30 semi-structured key informant interviews were conducted with key stakeholders from six different multisectoral partnerships based in Saskatoon and Toronto. Data were analyzed in an inductive way. In the quantitative part, a survey with 37 representatives of stakeholder organizations was carried out. Simple descriptive statistics (means and percentages) were used to observe the distribution of data and to complement the qualitative analysis. RESULTS: Equity was not a central component in program design although participants addressing equity, did so by discussing accessibility. How much consideration was given to equity varied as a function of the type of partnership. Most participants emphasized geographical accessibility but a few mentioned financial accessibility. Collaborative leadership style facilitated a participatory decision-making process, and thereby upholding equity in the partnership decision-making process. Communication, networking, and negotiation skills were found to be core competencies of a leader that contributed in upholding equity in partnership dynamics. The study also showed some challenges to embed equity in partnership works, such as the lack of comprehensive understanding of population health and its equity tenet. CONCLUSIONS: Findings indicate that multisectoral partnerships aimed at promoting healthy eating and physical activity experience several challenges to attain equity within the partnership as well as in the partnership-based works aimed at reducing health equity in populations. Factors identified can support decision makers commit to and work to attaining equity within their partnerships as well as in the partnership-based work in the community and beyond.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,310
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,721
Tête enseignante GPT0,638
Écart entre enseignants0,083 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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