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Enregistrement W4389580187 · doi:10.1093/eurjcn/zvad131

Advancing health equity in cardiovascular care

2023· editorial· en· W4389580187 sur OpenAlexaff
David R. Thompson, Chantal F. Ski, Alexander M. Clark

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Cardiovascular Nursing · 2023
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEquity (law)Health careEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unacceptable and complex yet also often unintended and unexpected health inequities exist in cardiovascular care and outcomes.While prevalent across health care, professionals involved in cardiovascular health care should know and address the sources of these inequalities in practice and policy.This editorial provides a primer to do so. Health equityHealth equity is a principle underlying a commitment to reduce and even eliminate downstream disparities in and upstream determinants of health, including social and economic ones.Pursuing health equity means striving for the highest possible standard of health for all people, especially those at greatest risk of poor health outcomes.Accordingly, health equity is the state in which every person has a fair and just opportunity to realize their highest level of health. 1 Unlike health equality, which refers to equal health care for everyone, health equity aims to adjust healthcare resources based on need.Thus, equity refers to fairness in healthcare outcomes regardless of any social determinants of health. 1 Multiple determinants of healthKey social determinants of cardiovascular health include socioeconomic status, race and ethnicity, social support, culture and language, access to care, and residential environment. 2This also aligns with the notion that health has multiple determinants, including but beyond social determinants, such as genetic, behavioural, environmental, and physical factors. 2,3ccordingly, the health of people and communities is influenced by a myriad of physical, social, and economic conditions, including highly interrelated, clustered, and compounding social, cultural, and structural factors affecting individuals and communities.For example, educational attainment is strongly linked to individual and neighbourhood deprivation and low health literacy. 4People from low socioeconomic areas are more likely to undertake behaviour and have risk factors associated with cardiovascular disease, such as physical inactivity, smoking, diabetes, hypertension, and a high body mass index. 4,5Given upstream factors such as neighbourhood and household poverty and unequal access to education and health care are also associated with premature cardiovascular disease, patients from low socioeconomic areas, while at highest risk from multiple determinants, are ironically less likely to access and benefit from effective health care.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,461
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,007
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,340 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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