Addressing the health disadvantage of rural populations: How does epidemiological evidence inform rural health policies and research?
Notice bibliographique
Résumé
We reviewed evidence of any apparently significant 'rural-urban' health status differentials in developed countries, to determine whether such differentials are generic or nation-specific, and to explore the nature and policy implications of determinants underpinning rural-urban health variations. A comprehensive literature review of rural-urban health status differentials within Australia, New Zealand, Canada, the USA, the UK, and a variety of other western European nations was undertaken to understand the differences in life expectancy and cause-specific morbidity and mortality. While rural location plays a major role in determining the nature and level of access to and provision of health services, it does not always translate into health disadvantage. When controlling for major risk determinants, rurality per se does not necessarily lead to rural-urban disparities, but may exacerbate the effects of socio-economic disadvantage, ethnicity, poorer service availability, higher levels of personal risk and more hazardous environmental, occupational and transportation conditions. Programs to improve rural health will be most effective when based on policies which target all risk determinants collectively contributing to poor rural health outcomes. Focusing solely on 'area-based' explanations and responses to rural health problems may divert attention from more fundamental social and structural processes operating in the broader context to the detriment of rural health policy formulation and remedial effort.
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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 | 0,044 | 0,125 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 ».