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 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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».