Contribution des acteurs régionaux à la réduction des inégalités sociales de santé : le cas de la France
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Bibliographic record
Abstract
Depuis le rapport de la Commission sur les Déterminants Sociaux de la Santé, plusieurs pays ont commencé à intégrer à leurs plans de santé la question des déterminants et de leur impact sur les inégalités de santé. En France, la création des Agences Régionales de Santé en 2009 est considérée comme une opportunité pour agir sur les inégalités sociales de santé (ISS) avec les instances régionales, départementales et locales qui détiennent les leviers appropriés. A la suite d'une analyse thématique des projets régionaux de santé, visant à identifier l'intégration des ISS ainsi que les approches retenues pour les aborder, quatre régions ont été étudiées plus finement. Des entretiens collectifs et individuels ( N = 45 interviewés) ont été menés auprès d'acteurs de terrain et institutionnels, afin de mieux comprendre et identifier les types de programmes et processus pour réduire les ISS. Nos analyses font ressortir une prise en compte généralisée des ISS dans les documents de planification et de programmation des instances régionales, des stratégies régionales qui restent centrées sur les populations vulnérables avec une faible considération du gradient social, l'existence d'instances de concertations intersectorielles dans les quatre régions qui constituent un potentiel de gouvernance important à mieux exploiter, l'existence de modalités de suivi et d'évaluation des ISS qui restent à consolider, et une forte mobilisation de plusieurs secteurs dans les processus régionaux de consultation des publics et des acteurs, mais des résultats variables, souvent reliés au niveau de ressources investies et des approches privilégiées. L'analyse de ces expériences françaises démontre un intérêt croissant pour l'action sur les déterminants sociaux de la santé et les ISS ; mais leur opérationnalisation, toujours en cours, appelle à des analyses plus fines qui permettront de mieux éclairer les politiques publiques.
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Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.024 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it