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Enregistrement W1957692436 · doi:10.1136/jech.56.6.434

Health inequalities in Britain: continuing increases up to the end of the 20th century

2002· article· en· W1957692436 sur OpenAlexaboutno aff
George Davey Smith

Notice bibliographique

RevueJournal of Epidemiology & Community Health · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research Council
Mots-clésInequalityMedicineResidenceQuarter (Canadian coin)DemographyGovernment (linguistics)Socioeconomic statusGovernment OfficeMortality rateDemographic economicsPopulationLocal governmentEnvironmental healthLawSociologyGeographyEconomicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Socioeconomic inequalities in premature mortality in Britain increased over the second half of the 20th century, particularly from the early 1970s onwards.1 The magnitude of mortality differentials reflects the trend in income inequality, which has also undergone a dramatic increase over the past quarter century.1 The present British government have emphasised their commitment to reducing health inequalities. For example the Minister of Health, Alan Milburn, has stated that “Our ambition is to do something that no government—Tory or Labour—has ever done. Not only to improve the health of the nation, but also to improve the health of the worst off at a faster rate”.2 A set of targets for the reduction of health inequalities has been presented. To monitor progress in this regard we have produced updated analyses of premature mortality rates running through to the end of 1999. The mortality data are the Office for National Statistics digital records of all deaths in England and Wales, and equivalent records from the General Register Office (Scotland). The full postcode of the usual residence of the deceased was used to assign each death to the parliamentary constituency in which the deceased usually lived. The death data were provided for single years since 1990 and have been grouped into two year …

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,045
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,304
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0450,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,161
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations111
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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