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Enregistrement W4307384252 · doi:10.1093/eurpub/ckac130.047

Overview of national strategies for the prevention and management of non-communicable diseases

2022· article· en· W4307384252 sur OpenAlexaboutno aff
I Reinsperger, L. M. Gassner, I Zechmeister-Koss

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionMedicineHealth promotionNon-communicable diseasePromotion (chess)Environmental healthEconomic growthBusinessNursingPolitical sciencePublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Several countries have developed national strategies or policies for preventing and managing non-communicable diseases (NCDs) which are the leading cause of death worldwide. We aim to provide an overview of these strategies from selected countries and their implementation, focusing on chronic respiratory and cardiovascular diseases, diabetes and depression. Methods Using a comprehensive structured hand search, strategies from 8 countries (Germany, Switzerland, Netherlands, Finland, Ireland, United Kingdom, Canada, Australia) were identified and information on the main characteristics and implementation process of the strategies was extracted. Results A total of 18 strategies were included. Most of the strategies formulate rather broad overarching aims or visions (e.g., “stay healthy” or “living healthier lives”) as well as more specific targets that differ across strategies, e.g. focusing on improving quality of life and health literacy, reducing health inequalities or strengthening integrated care. The level of detail of information on implementation, monitoring and evaluation processes as well as financing is very heterogeneous. All strategies provide information on activities to achieve their aims, e.g. in the areas of health promotion/primary prevention, self-management, screening, integrated care, measures for specific risk groups or activities outside the health sector. Only a few strategies mention specific, already implemented (and evaluated) interventions, such as prevention or disease management programmes. Conclusions The included NCD strategies differ considerably in terms of level of detail, structure and implementation. We focused on interventions within the health sector and on adults as a target group. However, for the prevention and management of NCDs, it is important to start in early childhood and to adequately address the social determinants of health with a ‘Health in All Policies’ approach. Key messages

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0130,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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 Opus0,174
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,208 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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