Corporate activities that influence population health: A scoping review and qualitative synthesis to develop the HEALTH-CORP typology
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The concept of the commercial determinants of health (CDH) is used to study the actions (and associated structures) of commercial entities that influence population health and health equity. The aim of this study was to develop a typology that describes the diverse set of activities through which corporations influence population health and health equity across industries. Methods We conducted a scoping review of articles using CDH terms (n=116) that discuss corporate activities that can influence population health and health equity across 16 industries. We used the qualitative constant comparison method to build a typology called the Corporate Influences on Population Health (HEALTH-CORP) typology. Results The HEALTH-CORP typology identifies 70 corporate activities that can influence health across industries and categorizes them into seven domains of corporate influence (e.g., political practices, employment practices). We present a model that situates these domains based on their proximity to health outcomes and identify five population groups (e.g., workers, local communities) to consider when evaluating corporate health impacts. Discussion The HEALTH-CORP typology facilitates an understanding of the diverse set of corporate activities that can influence population health and the population groups affected by these activities. We discuss the utility of these contributions in terms of identifying interventions to address the CDH and advancing efforts to measure and monitor the CDH. We also leverage our findings to identify key gaps in CDH literature and suggest avenues for future research.
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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 | 0,075 | 0,149 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,031 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».