A Multidisciplinary Approach to Health Prevention with the Emphasis on Multimorbidity in Post Conflict Serbia – Results of the Qualitative Research
Notice bibliographique
Résumé
In the period 2019-2021, the Serbian team (consisted form representatives of the Institute for Biological Research "Siniša Stanković", Institute of Public Health of Serbia "Dr Milan Jovanović Batut", Environmental Protection Agency, the Medical Faculty in Belgrade, Ministry of Health and the Institute of Social Sciences) conducted the research project on health prevention and multimorbidity in post conflict Serbia. Objective was to understand the perception of relevant actors about possible risk factors (environmental, behavioral, and socio-economic) for the occurrence of multimorbidity. Methodology applied in qualitative research was focus groups and interviews with the sampled population group representatives. Target population was health professionals, health providers’ and local municipalities’ management. The purposes of the research were: 1) insight into the main multimorbidity factors through the prism of stakeholders on the local level; 2) drafting recommendations on changing regulation and practice in public health prevention measures. Results of the research show that there is an agreement in the stakeholder perception that multimorbidity in Serbia is increasing and that preventive measures should be strengthened. All groups of predictors (environmental, behavioral, and socio-economic) are perceived as of equal importance. The research was the basis for development of the legislative and systemic recommendations.
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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 | 0,033 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».