Inequalities in health. Analytic approaches based on life expectancy and suitable for small area comparisons
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVE: Simple measures of inequalities in health are proposed to facilitate the work of health policy makers and to build on the understanding of health differences between populations. In addition, it is aimed to make these measures applicable for comparisons of small populations and subgroups. METHODS: Inequalities in health or health deficiencies were quantified as the difference between the life expectancy of the subgroup of interest and that of the national population. Health deficiencies were divided into disease specific components by partial application of cause eliminated life table methods. To manage small numbers and to depict time trends, locally weighted regression smoothing was applied. Confidence intervals were constructed through Monte Carlo simulations. APPLICATIONS AND COMPARISONS: The proposed approaches were applied to the health situation in Cape Breton County, Nova Scotia, Canada, and disclosed the significance of different diseases and distinct patterns between communities. The proposed measures were also compared with the traditionally used standardised mortality rates and ratios. Here, the proposed measures appeared beneficial in that they are easier to comprehend and that they provide time trends and more robust estimates. CONCLUSIONS: The above advantages make the proposed approaches beneficial to health policy makers and epidemiologists. The approaches may also be incorporated in economic evaluations as well as in more sophisticated public health models.
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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 | 0,042 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».