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 of commercial entities and the political and economic systems, structures, and norms that enable these actions and ultimately influence population health and health inequity. The aim of this study was to develop a typology that describes the diverse set of activities through which commercial entities influence population health and health equity across industries. METHODS: We conducted a scoping review to identify articles using CDH terms (n = 116) published prior to September 13, 2022 that discuss corporate activities that can influence population health and health equity across 16 industries. We used the qualitative constant comparative method to inductively code descriptions and examples of corporate activities within these articles, arrange the activities into descriptive domains, and generate an overarching typology. RESULTS: The resulting Corporate Influences on Population Health (HEALTH-CORP) typology identifies 70 corporate activities that can influence health across industries, which are categorized into seven domains of corporate influence (i.e., political practices, preference and perception shaping practices, corporate social responsibility practices, economic practices, products & services, employment practices, and environmental practices). We present a model that situates these domains based on their proximity to health outcomes and identify five population groups (i.e., consumers, workers, disadvantaged groups, vulnerable groups, and 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 how the HEALTH-CORP model and typology could be used to support the work of policy makers and civil society actors, as well as provide the conceptual infrastructure for future surveillance efforts to monitor corporate practices that affect health across industries. Finally, we discuss two gaps in the CDH literature that we identified based on our findings: the lack of research on environmental and employment practices and a dearth of scholarship dedicated to investigating corporate practices in low- and middle-income countries. We propose potential avenues to address these gaps (e.g., aligning CDH monitoring with other occupational health monitoring initiatives).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».