When women win, we all win—Call for a gendered global <scp>NCD</scp> agenda
Notice bibliographique
Résumé
Gender is a social determinant of health, interacting with other factors such as income, education, and housing and affects health care access and health care outcomes. This paper reviews key literature and policies on health disparities and gender disparities within health. It examines noncommunicable disease (NCD) health outcomes through a gender lens and challenges existing prevailing measures of success for NCD outcomes that focus primarily on mortality. Chronic respiratory disease, one of the four leading contributors to NCD mortality, is highlighted as a case study to demonstrate the gender gap. Women have different risk factors and higher morbidity for chronic respiratory disease compared to men but morbidity is shadowed by a penultimate research focus on mortality, which results in less attention to the gap in women's NCD outcomes. This, in turn, affects how resources, programs, and interventions are implemented. It will likely slow progress in reducing overall NCD burden if we do not address risk factors in an equitable fashion. The article closes with recommendations to address these gender gaps in NCD outcomes. At the policy level, increasing representation and inclusion in global public health leadership, prioritizing NCDs among marginalized populations by global health societies and political organizations, aligning the gendered global NCD agenda with other well-established movements will each catalyze change for gender-based disparities in global NCDs specifically. Lastly, incorporating gender-based indicators and targets in major NCD-related goals and advancing gender-based NCD research will strengthen the evidence base for women's unique NCD risks and 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 | 0,020 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,018 |
| Communication savante | 0,017 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,008 |
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 ».