Determinantes Sociais e Desigualdades em Saúde nas Américas e no Caribe: Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Health inequalities in the Americas and the Caribbean are strongly influenced by Social Determinants of Health (SDOH), reflecting structural disparities that directly affect population well-being. Objective: To map the SDOH addressed in scientific literature from the region over the past decade, identifying patterns, challenges, and implications for health equity. Methodology: A scoping review was conducted following the Joanna Briggs Institute framework and PRISMA 2024 checklist, with protocol registered in the Open Science Framework. A total of 30 studies published between 2015 and 2024 were analyzed, covering nine countries. Results: The main SDOH identified were racial and residential segregation, food insecurity, mental health, access to healthcare, gender, education, immigration, and sanitation. The most represented countries were Brazil, the United States, and Canada. Conclusion: The findings show that inequalities related to race, education, housing, and mental health are critical determinants of health inequities. The mapping highlights the urgency of intersectoral policies and professional training strategies aligned with these challenges, supporting the development of more equitable and responsive health systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes 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 ».