Integrating health geography and behavioral economic principles to strengthen context-specific behavior change interventions
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
The long-term economic viability of modern health care systems is uncertain, in part due to costs of health care at the end of life and increasing health care utilization associated with an increasing population prevalence of multiple chronic diseases. Control of health care spending and sustaining delivery of health care services will require strategic investments in prevention to reduce the risk of disease and its complications over an individual's life course. Behavior change interventions aimed at reducing a range of harmful and risky health-related behaviors including smoking, physical inactivity, excess alcohol consumption, and excess weight, are one approach that has proven effective at reducing risk and preventing chronic disease. However, large-scale efforts to reduce population-level chronic diseases are challenging and have not been very successful at reducing the burden of chronic diseases. A new approach is required to identify when, where, and how to intervene to disrupt patterns of behavior associated with high-risk factors using context-specific interventions that can be scaled. This paper introduces the need to integrate theoretical and methodological principles of health geography and behavioral economics as opportunities to strengthen behavior change interventions for the prevention of chronic diseases. We discuss how health geography and behavioral economics can be applied to expand existing behavior change frameworks and how behavior change interventions can be strengthened by characterizing contexts of time and activity space.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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