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Enregistrement W6906776994 · doi:10.17615/jfxa-ar14

Targeting Determinants of Diabetes: A Move Toward An Applied Democracy

2019· article· en· W6906776994 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCarolina Digital Repository (University of North Carolina at Chapel Hill) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic healthHealth careSocial determinants of healthPsychological interventionCharterDiseaseHealth promotionHealth policy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The growing epidemic in Type II diabetes has disproportionately affected marginalized populations in the United States and has caused an uncontrollable and unsustainable increase in the cost of treating and managing diabetes. To date, there are no effective widespread treatments or interventions to reverse these trends. The answers, however, must be sought outside the traditional biomedical perspective not only to incorporate the political, social, historical, and economic disease determinants, but also to actually put them into practice. Over the past two decades institutions, organizations, and individuals are recognizing that concepts of health and disease have broader implications than we once thought. In 1986 the Regional Office for Europe of the World Health Organization (WHO) and the Ottawa Charter for Health Promotion identified nine conditions and resources that constitute health: peace, shelter, education, food, income, a stable ecosystem, sustainable resources, social justice, and equity. This definition acknowledges the diverse and multiple factors that contribute to the incidence and prevalence of disease in people. Determinants of disease have political, social, cultural, environmental, genetic, economic, historical, and individual origins. Health professionals seek long-term solutions to epidemics, like diabetes, by identifying and intervening in disease determinants in various populations. However, previous and current medical and public health interventions are patient-centered and fall short of addressing the multiple determinants acknowledged by the WHO in 1986. Given the current rising costs of health care and fiscal crises, U.S. policymakers and the health care industry are faced with placing limits on health care resources. Terms like cost-effectiveness, equity, and quality of care are factoring into how health care is delivered. This signifies a change from the biomedical patient-focused distribution of care to one concerning social justice and equity. A study performed in 1999 by Jeffery and French showed that intervention efforts targeting lifestyle changes and behavior modification were not sustainable over a three year time period. Additionally, Williamson has stated that community-based educational efforts are ineffective because behaviors are much more complex than researchers assume. By expanding the determinants of diabetes to reflect a more broadened definition of health, medical professionals can better understand the actual causes of disease in populations and, consequently, implement more effective interventions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,189 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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