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Enregistrement W4307885578 · doi:10.1186/s12889-022-14395-z

Probing key informants’ views of health equity within the World Health Organization’s Urban HEART initiative

2022· article· en· W4307885578 sur OpenAlexafffund
Michelle Amri, Patricia O’Campo, Theresa Enright, Arjumand Siddiqi, Erica Di Ruggiero

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of TorontoPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésHealth equityEquity (law)MedicineHealth policyPublic relationsPublic healthPolitical scienceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To date, no studies have assessed how those involved in the World Health Organization's (WHO) work understand the concept of health equity. To fill the gap, this research poses the question, "how do Urban Health Equity Assessment and Response Tool (Urban HEART) key informants understand the concept of health equity?", with Urban HEART being selected given the focus on health equity. To answer this question, this study undertakes synchronous electronic interviews with key informants to assess how they understand health equity within the context of Urban HEART. Key findings demonstrate that: (i) equity is seen as a core value and inequities were understood to be avoidable, systematic, unnecessary, and unfair; (ii) there was a questionable acceptance of need to act, given that political sensitivity arose around acknowledging inequities as "unnecessary"; (iii) despite this broader understanding of the key aspects of health inequity, the concept of health equity was seen as vague; (iv) the recognized vagueness inherent in the concept of health equity may be due to various factors including country differences; (v) how the terms "health inequity" and "health inequality" were used varied drastically; and (vi) when speaking about equity, a wide range of aspects emerged. Moving forward, it would be important to establish a shared understanding across key terms and seek clarification, prior to any global health initiatives, whether explicitly focused on health equity or not.

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)0,060
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,061
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,317

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0600,061
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0080,009
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0010,011
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,148
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeQualitatif
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

Citations17
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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