A Policy-Ready Public Health Guidebook of Strategies and Indicators to Promote Financial Well-Being and Address Financial Strain in Response to COVID-19
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The COVID-19 pandemic has adversely affected the financial well-being of populations globally, escalating concerns about links with health care and overall well-being. Governments and organizations need to act quickly to protect population health relative to exacerbated financial strain. However, limited practice- and policy-relevant resources are available to guide action, particularly from a public health perspective, that is, targeting equity, social determinants of health, and health-in-all policies. Our study aimed to create a public health guidebook of strategies and indicators for multisectoral action on financial well-being and financial strain by decision makers in high-income contexts. METHODS: We used a multimethod approach to create the guidebook. We conducted a targeted review of existing theoretical and conceptual work on financial well-being and strain. By using rapid review methodology informed by principles of realist review, we collected data from academic and practice-based sources evaluating financial well-being or financial strain initiatives. We performed a critical review of these sources. We engaged our research-practice team and government and nongovernment partners and participants in Canada and Australia for guidance to strengthen the tool for policy and practice. RESULTS: The guidebook presents 62 targets, 140 evidence-informed strategies, and a sample of process and outcome indicators. CONCLUSION: The guidebook supports action on the root causes of poor financial well-being and financial strain. It addresses a gap in the academic literature around relevant public health strategies to promote financial well-being and reduce financial strain. Community organizations, nonprofit organizations, and governments in high-income countries can use the guidebook to direct initiative design, implementation, and assessment.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle