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Enregistrement W2007842692 · doi:10.1093/jhmas/jri003

The Role of Morbidity in the Mortality Decline of the Nineteenth Century: Evidence from the Military Population at Gibraltar 1818-1899

2004· article· en· W2007842692 sur OpenAlexaff
Janet Padiak

Notice bibliographique

RevueJournal of the History of Medicine and Allied Sciences · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInsurance, Mortality, Demography, Risk Management
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemographyMortality rateMedicineEpidemiologyEpidemiological transitionLongevityDiseasePopulationMedical careGerontologyEnvironmental healthEmergency medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,258 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations10
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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