Establishing a Health Equity Office: The Importance of Recentering Equity
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The Pediatric Health Equity Collaborative (PHEC) set out to describe the best practices for establishing a health equity-focused office within a clinical setting. Study Design: Survey and in-depth interviews of the members of the PHEC comprised pediatric care delivery systems in the United States and Canada. Methods: Human-centered design methods were utilized in an iterative fashion to develop and agree on survey and interview domains. The final seven domains were as follows: (1) history of the office, (2) general description of the office, (3) position of the office in the organization, (4) budget and finance, (5) stakeholders, (6) community engagement, and (7) measuring outcomes. Interviews were analyzed using an applied thematic approach to inductively identify themes until saturation was achieved. Results: PHEC participants articulated several key implementation factors in the development of a health equity office. First, the history of the office is important and has the potential to determine the office's scope of work and sphere of influence. Second, a health equity office can provide crosscutting organizational direction, stability, and execution of equity efforts, reducing the effects of siloing. Third, high-level leadership buy-in provides time and financial resources. Finally, a health equity office should be centrally involved in the collection, analysis, and reporting of equity-focused metrics. Conclusions: A health equity-focused office can play an integral and sustaining role in representing and focusing equity efforts across an organization, measuring processes and outcomes, and helping to develop the equity mission and vision.
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 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 | 0,135 | 0,110 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,021 |
| Communication savante | 0,016 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».