Self-study tool for integrating health equity into Health in All Policies (HiAP) initiatives
Notice bibliographique
Résumé
SETTING: Setting. Health system leaders in Canada recognise that quality improvement alone cannot address health inequities. Intersectoral action, which involves coordination and collaboration across public, private, and third-sector organisations, can improve the distribution of social determinants of health (SDOH) and thereby, health equity. While Health in All Policies (HiAP) promotes this approach, critiques and empirical data highlight implementation gaps over whether health equity is actually being improved. The potential for HiAP initiatives to reduce health inequities can be strengthened by paying greater attention to how these interventions are designed, implemented, and evaluated. INTERVENTION: We developed and pilot tested a self-study tool that helps organisations learn and reflect on how health equity can be targeted in intersectoral initiatives, including HiAP. This is not the only tool that can be used to consider ways to integrate health equity into intersectoral action; however, it is the first one designed for HiAP initiatives specifically. OUTCOMES: The self-study tool asks the user to reflect on a series of health equity concepts to raise awareness about opportunities to better integrate health equity into the design, implementation, and evaluation of intersectoral initiatives. IMPLICATIONS: The survey and appendix can fill in the gaps of other tools meant to support intersectoral action for health by focusing on ways to strengthen the health equity potential of initiatives. Users can apply the tool prospectively and retrospectively to explicitly target specific criteria to improve how their interventions focus on and potentially address health equity.
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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 | 0,048 | 0,108 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,006 |
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 ».