Understanding the impact of the economic crisis on child health: the case of Spain
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The objectives of the study were to explore the effect of the economic crisis on child health using Spain as a case study, and to document and assess the policies implemented in response to the crisis in this context. METHODS: Serial cross-sectional data from Eurostat, the Spanish Health Interview Survey, and the database of childhood hospitalisation were analysed to explore impacts on child health, and key determinants of child health. A content analysis of National data sources/government legislation, and Spanish literature was used to describe policies implemented following the crisis. RESULTS: Unemployment rates in the general population (8.7% in 2005 and 25.6% in 2013), and children living in unemployed families (5.6% and 13.8%) increased in the study period. The percentage of children living under the poverty line, and income inequalities increased 15-20% from 2005 to 2012. Severe material deprivation rate has worsened in families with Primary Education, while the number of families attending Non-Governmental Organisations has increased. An impact on children's health at the general population level has not currently been detected; however an impact on general health, mental health and use of healthcare services was found in vulnerable groups. Investment in social protection and public policy for children showed a reduction as part of austerity measures taken by the Spanish governments. CONCLUSIONS: Despite the impact on social determinants, a short-term impact on child health has been detected only in specific vulnerable groups. The findings suggest the need to urgently protect vulnerable groups of children from the impact of austerity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».