Development Assistance for Health and the Challenge of NCDs Through the Lens of Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Non-communicable diseases (NCDs) represent the largest burden of disease, even in low-and middle-income countries (LMICs). The long latency period, chronicity, and common environmental, behavioral and genetic etiologies of NCDs-as shown through the example of Type 2 diabetes mellitus (T2DM)-expose health system failures to undertake multi-sectoral public health actions, address early detection, and provide integrated care. Development assistance for health (DAH), with its focus on donor priorities, often exacerbates such health system challenges. DAH has mainly focused on infectious diseases along with conditions related to reproductive health. Some programs show how DAH could help LMICs reorient health systems by focusing on neglected areas like economic and social policies, along with environmental and behavioral drivers of diseases like T2DM. Furthermore, in an era of declining resources for DAH, external support needs to be catalytic, supporting reforms more than financing services. Orienting limited DAH to address NCDs could support the necessary transformation of service organization, financial allocation criteria, data generation and use, health promotion, and training of care providers. DAH could also strengthen the public institutions and policies that prevent NCDs like T2DM through economic policies, environmental regulation, and health promotion interventions that address social and behavioral risk factors. Four broad categories of actions can guide DAH to better orient health systems to address NCDs: "First, do no harm," help transform health systems, think outside the box, and match tools to needs. Several existing assistance modalities are also presented to show specific ways that this reorientation can be implemented.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,024 |
| Communication savante | 0,014 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».