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Enregistrement W4312249746 · doi:10.11604/pamj.2022.43.147.38189

There is an urgent need for a global rural health research agenda

2022· article· en· W4312249746 sur OpenAlexaff
Luchuo Engelbert Bain, Oluwafemi Adeagbo

Notice bibliographique

RevuePan African Medical Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensInternational Development Research Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGlobal healthEnvironmental healthEconomic growthMedical emergencyNursingPublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

People living in rural areas generally experience adverse health outcomes compared to their urban counterparts. They experience a greater burden of non-communicable diseases including: diabetes, hypertension, stroke, kidney disease, and chronic obstructive pulmonary disease (COPD), have limited access to healthcare services, and experience scarcity in specialized healthcare services. The disproportionately high all-cause mortality experienced by rural residents has been termed "the rural mortality penalty". With over 90% of the world's rural population living in Africa and Asia, we argue that the lack of an authoritative and respected global rural health research agenda contributes to increasing health inequalities, given that many of these people are receiving substandard care. There are differences in how rural and urban resident's experience healthcare. Living in rural settings might not be systematically connected to adverse health outcomes. It is important to clearly articulate the positive health outcomes associated with living in rural settings (e.g., the positive relationship between mental health and strong social ties/green spaces). Indeed, health policies stand the chance of unconsciously excluding the positive outcomes associated with rurality, as well as the rural experiences of health. Defining rural health remains an issue of controversy with a persistent reality regarding the lack of consensus as to what it means for a region or area to be considered as "rural". We outline the most common definitions of "rural areas" in the literature, as well as the shortcomings of these definitions. By unpacking the meaning of "rural health", we aim to foster communication among rural health professionals and researchers locally and internationally, as well as highlight the key research and policy implications that could emanate from a "good" definition of rural health. We agree that context remains key when it comes conceptualizing complex subjects like rurality. However, developing minimum criteria to foster communication among rural health researchers is needed. Systematically providing operational definitions of what authors describe as "rural" in the rural health research and policy literature is of utmost relevance.

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)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,168

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,010
Communication savante0,0130,025
Science ouverte0,0040,012
Intégrité de la recherche0,0110,018
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,005

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 Opus0,238
Tête enseignante GPT0,549
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations29
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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