Tackling the non-communicable disease epidemic: a framework for policy action in low- and middle-income countries
Notice bibliographique
Résumé
Health policy frameworks for the prevention and control of non-communicable diseases have largely been developed for application in high-income countries. Limited attention has been given to the policy exigencies in lower- and middle-income countries where the impacts of these conditions have been most severe, and further clarification of the policy requirements for effective prevention is needed. This paper presents a policy approach to prevention that, although relevant to high-income countries, recognizes the peculiar situation of low-and middle-income countries. Rather than a narrow emphasis on the implementation of piecemeal interventions, this paper encourages policymakers to utilize a framework of four embedded policy levels, namely health services, risk factors, environmental, and global policies. For a better understanding of the non-communicable disease challenge from a policy standpoint, it is proposed that a policy framework that recognizes responsible health services, addresses key risk factors, tackles underlying health determinants, and implements global non-communicable disease conventions, offers the best leverage for prevention.
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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 | 0,041 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,027 |
| Communication savante | 0,025 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».