Advancing health equity: Why guideline development must prioritize fairness and justice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Health equity should be regarded as a fundamental principle and a priority for all guideline development organizations. Yet, this principle has not been consistently prioritized in the creation of mainstream guidelines. In this commentary, we examine a real‐world example from leprosy management, where the initial lack of integration of health equity considerations in the guideline recommendations did not consider the potential impact of the recommendations on the health of populations most affected by leprosy. We also highlight subsequent changes in the guideline development process that reflect stronger consideration of health equity, addressing some of the previous issues propagated with historical practices. We also draw on other examples from several fields to further illustrate the impact of integrating health equity considerations in guidelines. Building on evaluations of guidelines for health equity and real‐world experiences, we highlight some of the common challenges in integrating health equity considerations in the guideline development process. We propose potential solutions using existing tools and frameworks and outlining key research priorities to further advance this goal.
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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 | 0,251 | 0,519 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,035 |
| Communication savante | 0,019 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,027 | 0,039 |
| 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».