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HINTERGRUND: Die Evidenzbasis für die Auswirkungen sozialer Determinanten der Gesundheit wurde in den letzten zehn Jahren erheblich gestärkt. Zunehmend nutzt der öffentliche Gesundheitsbereich dies als Grundlage für Argumente und Maßnahmen zur Veränderung der Regierungspolitik. Der Ansatz „Gesundheit in allen Politiken“ (HiAP), zusammen mit den Empfehlungen des Marmot-Berichts 2010 zu gesundheitlichen Ungleichheiten im Vereinigten Königreich (den wir als „Fairness-Agenda“ bezeichnen), geht über die Befürwortung der Neugestaltung einzelner Politiken hinaus und zielt darauf ab, die Regierungsstrukturen und -prozesse zu formen, die die Umsetzung dieser Politiken erleichtern. Dabei greift die öffentliche Gesundheit auf aktuelle Trends in der politischen Landschaft zurück, die auf eine „vernetzte Regierung“ abzielen, bei der eine größere Integration zwischen Regierungsabteilungen, Agenturen und Akteuren außerhalb der Regierung angestrebt wird. METHODEN: In diesem Papier bieten wir eine Meta-Synthese der empirischen Forschung zur öffentlichen Politik über vernetzte Regierung an und ziehen Merkmale erfolgreicher vernetzter Initiativen heraus. Wir verwenden diese thematische Synthese als Grundlage, um aufkommende Interventionen im Bereich der öffentlichen Gesundheit zu vergleichen und zu kontrastieren, die sich mit vernetztem Handeln über die Regierung hinweg befassen. ERGEBNISSE: Wir stellen fest, dass HiAP und die Fairness-Agenda einige der Merkmale erfolgreicher vernetzter Initiativen aufweisen, jedoch auch „Veränderungsinstrumente“ nutzen, die als ineffektiv befunden wurden. Zudem finden wir, dass – wie bei vielen vernetzten Initiativen – Raum für Verbesserungen hinsichtlich der Ausrichtung zwischen den Zielen der Interventionen und deren Gestaltung besteht. FAZIT: Auf der Grundlage von Studien zur öffentlichen Politik empfehlen wir eine Reihe von Strategien, um die Wirksamkeit aktueller Interventionen zu erhöhen. Allgemeiner argumentieren wir, dass upstream-Interventionen „zweckmäßig“ sein müssen und nicht leicht von einem Kontext auf den nächsten übertragen werden können.
Carey et al. (Mo.) untersuchten diese Frage.
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