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Enregistrement W4413272035 · doi:10.24095/hpcdp.45.7/8.03f

Changements dans les ressources et les activités de prévention des maladies chroniques au Canada pendant la pandémie de COVID-19

2025· article· fr· W4413272035 sur OpenAlexaffvenueabout
Katerina Maximova, Maryam Marashi, Elizabeth Holmes, David L. Mowat, Greg Penney, Gilles Paradis, Jennifer O’Loughlin

Notice bibliographique

RevuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Systems and Practices
Établissements canadiensUniversité de MontréalInstitut National de Santé Publique du QuébecCentre Hospitalier de l’Université de MontréalMcGill UniversityCanadian Public Health AssociationUniversity of TorontoCanadian Cancer SocietyPublic Health OntarioSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction La pandémie de COVID-19 a perturbé les efforts de santé publique en matière de prévention des maladies chroniques au Canada et ailleurs. Nous décrivons les perturbations liées à la pandémie de COVID-19 dans les ressources et les activités de prévention des maladies chroniques au sein des organisations de santé publique canadiennes. Méthodologie Nous avons interrogé toutes les organisations canadiennes ayant un mandat de prévention primaire des maladies chroniques, que ce soient les « organisations ressources », celles qui développent ou transfèrent des initiatives de prévention des maladies chroniques, ou les « organisations utilisatrices », celles qui mettent en oeuvre ces initiatives auprès des populations cibles. Les informateurs clés les mieux informés sur les activités et les ressources de prévention des maladies chroniques au sein de chaque organisation ont fait état de changements liés à la pandémie dans les ressources ainsi que dans les activités de prévention des maladies chroniques. Les organisations utilisatrices ont également rendu compte de l’état d’avancement de 18 activités spécifiques de prévention des maladies chroniques et ont évalué si les mesures d’endiguement de la pandémie constituaient des obstacles ou des éléments facilitateurs pour ces activités. Résultats Sur les 298 organisations participantes (88 % de réponses), 129 étaient des organisations ressources (37 % d’organisations formellement mandatées, 63 % d’organisations non gouvernementales [ONG]) et 169 étaient des organisations utilisatrices (48 % d’organisations formellement mandatées, 52 % d’ONG). Dans l’ensemble, 36 % ont signalé une diminution du financement de la prévention des maladies chroniques (24 % majeure, 12 % mineure), entre 30 % et 41 % ont signalé une diminution du personnel à temps plein, des bénévoles et des gestionnaires (19 % à 27 % majeure, 11 % à 14 % mineure) et 32 % ont signalé une diminution des activités de prévention des maladies chroniques (23 % majeure, 9 % mineure). Les organisations formellement mandatées utilisatrices ont été les plus touchées par les réductions. Parmi les organisations utilisatrices, 16 % à 39 % ont réduit, suspendu ou interrompu des activités spécifiques de prévention des maladies chroniques. Dans le même temps, 8 % à 39 % ont augmenté leurs activités, en particulier celles ciblant la santé mentale, les populations marginalisées, les communautés racisées et des groupes spécifiques en matière de genre. La moitié (53 %) des organisations utilisatrices ont perçu les restrictions de contagion de la COVID-19 comme un obstacle aux activités de prévention des maladies chroniques. Conclusion La surveillance continue des ressources et des activités de prévention des maladies chroniques peut contribuer à la préparation aux situations d’urgence et garantir que la prévention des maladies chroniques reste une priorité lors des crises de santé publique.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,421

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,362 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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