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Enregistrement W2049973256 · doi:10.1002/hpm.731

Determinants of health status and the influence of primary health care services in Latin America, 1990–98

2003· article· en· W2049973256 sur OpenAlexaff
David Moore, Eliana Castillo, Chris G. Richardson, Robert J. Reid

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Health Planning and Management · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Systems and Reforms
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLatin AmericansPer capitaPovertyGovernment (linguistics)LiteracyHealth careDemographyMedicineHealth literacyDeveloping countryMultivariate analysisEnvironmental healthSocioeconomicsGerontologyEconomic growthPolitical scienceEconomicsPopulationSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Primary health care (PHC) services have been advocated as a means by which less developed countries may improve the health of their populations even in the face of poverty, low levels of literacy, poor nutrition and other factors that negatively influence health status. Using aggregated data from the World Bank and UNICEF this study examined which factors, both within the health care system and outside of it, are associated with under-5 mortality rates in 22 countries of Latin America and the Caribbean during the 1990s. In a multivariate analysis using generalized estimating equations for repeated measures, five factors were found to be independent predictors of lower under-5 mortality rates (U5MRs). These were vaccination levels, female literacy, the use of oral rehydration therapy, access to safe water and GNP per capita. When the magnitude of these associations were assessed, higher levels of GNP per capita was found to be very weakly associated with lower U5MRs, compared with female literacy and vaccination rates. These findings suggest that government policies which focus only on promoting economic growth, while not making important investments in PHC services, female education and access to safe water are unlikely to see large improvements in health status.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,272 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations29
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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