The Role of Morbidity in the Mortality Decline of the Nineteenth Century: Evidence from the Military Population at Gibraltar 1818-1899
Notice bibliographique
Résumé
The causes of the nineteenth-century decline of mortality, characterized by lower mortality rates and increased longevity, have been the subject of debate among researchers for the past half-century. Because of a paucity of reliable data, little is understood about the role of morbidity, or illness episodes, in the mortality decline. This article introduces the results of a study that looks at the relationship of morbidity in the mortality decline during this portion of the epidemiological transition. The data are comprised of hospital admissions and deaths collected by the British army on the soldiers of the Gibraltar garrison from 1819 to 1899. Morbidity dropped during this period, but at a slower rate than mortality, and all categories of disease did not fall in concert; in some categories, morbidity rose as mortality dropped. Statistical modeling is used to analyze the categories of diseases that were most influential in the decline of mortality in this group. This research shows that there are discernible relationships between morbidity and mortality and that the two parameters are responding to different driving forces. Because changes within the military medical system may have had an effect on the relationship of the morbidity and mortality rates of the soldiers, surviving medical reports are used to reconstruct the medical care of the troops during the study period.
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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 | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».