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Record W4395052803 · doi:10.1055/s-0044-1781898

GUT GEHT’S – kommunaler Strukturaufbau im Bereich Gesundheitsförderung im Gesundheitsamt Frankfurt am Main: jährliche Stadtgesundheitskonferenzen

2024· article· de· W4395052803 on OpenAlexaboutno aff
Carola Ostermann, Peter Tinnemann, P. Thermann

Bibliographic record

VenueDas Gesundheitswesen · 2024
Typearticle
Languagede
FieldHealth Professions
TopicHealth and Medical Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsComputer science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Hintergrund : Im Jahr 2015 trat das Gesetz zur Stärkung der Gesundheitsförderung und Prävention (PrävG) in Kraft. Das Präventionsgesetz bzw. die daraus hervorgegangene hessische Landesrahmenvereinbarung fördern die zielgerichtete Zusammenarbeit und Kooperation gesundheitsbezogener Akteure in der Prävention und Gesundheitsförderung. Maßnahmen und Angebote sollen insbesondere dort greifen und umgesetzt werden, wo Menschen leben, lernen und arbeiten (vgl. Ottawa Charta 1986). Gesundheitsämter sind dazu befähigt, diese Strukturen vor Ort aufzubauen (vgl. §1 (2) Nr. 3 HGöGD). Wie die Umsetzung im Gesundheitsamt Frankfurt am Main aussieht, wird im Folgenden beantwortet. Methode : Der kommunale Strukturaufbau GUT GEHT’S wurde im Rahmen des Programms „Gesunde Städte und Regionen – Prävention kommunal“ durch die Techniker Krankenkasse für fünf Jahre seit Sommer 2017 bis Ende 2022 begleitet und gefördert, seit 2023 verstetigt und in die Strukturen des Gesundheitsamts Frankfurt als Teil des Sachgebiets Kommunikation, Wissenschaft und Gesundheitsförderung eingegliedert. Die Förderung der Gesundheit ist die gemeinsame Verantwortung aller Akteur:innen in der Stadt. Deshalb konzentriert sich GUT GEHT’S in der Kernstruktur auf die Vernetzung, Vermittlung und Multiplikation der Frankfurter Akteur:innen, die an dem Ziel arbeiten, Gesundheit und Lebensqualität der Frankfurter:innen zu erhalten, zu verbessern und zu fördern sowie Krankheit zu verhüten. Gesundheitsförderung wird dabei als Querschnittsaufgabe verstanden, die eine sektorenübergreifende Zusammenarbeit der städtischen Ämter mit allen gesundheitsrelevanten Akteur:innen, Institutionen und Initiativen außerhalb der Stadtverwaltung erfordert (health in all policies). Ergebnisse : Seit 2018 findet einmal im Jahr eine Stadtgesundheitskonferenz (SGK) statt, mit der GUT GEHT’S jährlich über 100 engagierte Fachleute diverser Disziplinen zusammenbringt, die sich für die Förderung der Gesundheit der Menschen in der Stadt stark machen. Ziel der SGKs ist die Vernetzung, der Austausch und die Bündelung von gesundheitsförderlichen Strategien und Projekten, um gemeinsam gesundheitsbewusste Verhaltensweisen und gesunde Lebensverhältnisse in Frankfurt voranzubringen. Jedes Jahr wird ein neues Schwerpunktthema ausgerufen. Den Vorsitz der SGKs haben das Gesundheitsamt und das Gesundheitsdezernat der Stadt Frankfurt. Ende Juni 2023 fand die 4. SGK statt und stellte unter dem Titel „GUT GEHT’S gemeinsam durch heiße Zeiten“ die Frage, mit welchen Präventionsmaßnahmen und Angeboten den Auswirkungen des Klimawandels auf die Gesundheit der Bevölkerung begegnet werden kann. Das Ergebnis einer Themengruppe dient nun als Grundlage für einen Projektantrag, bei dem es um die Etablierung eines Buddy Systems geht, um Menschen, die allein leben oder nicht mehr mobil sind, in ihrem Zuhause zu erreichen. Zudem finden auf Wunsch der Konferenzteilnehmenden von 2022 seit Ende 2022 zusätzlich einmal im Quartal Vernetzungstreffen statt, wo sich Frankfurter Akteur:innen zu ausgewählten Themen austauschen und vernetzen. Schlussfolgerung : Die Erfahrungen des kommunalen Strukturaufbaus in Frankfurt zeigen, dass die jährlichen Stadtgesundheitskonferenzen ein wichtiges Instrument sind, um Akteur:innen aus unterschiedlichen Bereichen der Stadtgesellschaft zusammenzubringen, die sich für die Gesundheit aller Frankfurter:innen in der Metropole stark machen. Die Struktur der SGKs wird derzeit weiterentwickelt, um die Beteiligung der Akteur:innen sowie die Aufgaben und Ziele der Akteursarbeit in den SGKs zu schärfen. Publication History Article published online: 10 April 2024 © 2024. Thieme. All rights reserved. Georg Thieme Verlag Rüdigerstraße 14, 70469 Stuttgart, Germany

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.092
Threshold uncertainty score0.183

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0040.002
Scholarly communication0.0070.004
Open science0.0010.004
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0420.009

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.

Opus teacher head0.082
GPT teacher head0.450
Teacher spread0.368 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2024
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