Assessment the Trend of Inequality in the Distribution of Intensive Care Beds in Iran: Using GINI Index
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & AIM: While most of the published researches have reported the amount of inequity in geographical distribution of important health resources, only a small number of studies have focused on the trend of inequality in the distribution of these resources. The purpose of this study was to determine the trend of inequality in the distribution of intensive care beds in Iran during 2010 to 2012 by using the Gini coefficient. METHODS: This is a cross-sectional research conducted in 2013. The changes over three years (2010 to 2012) were calculated by Gini coefficient to investigate the trend of inequality in geographical distribution of intensive care beds (CCU, ICU and NICU). RESULTS: The Gini coefficient for CCU beds was calculated as 0.02, 0.04 and 0.06 in 2010, 2011 and 2012, respectively. The Gini coefficient for ICU beds was calculated as 0.03, 0.05 and 0.05 in 2010, 2011 and 2012, respectively. Also, the Gini coefficient for NICU bed was calculated as 0.02, 0.03 and 0.04 in 2010, 2011 and 2012, respectively. CONCLUSION: Regarding to Gini coefficient, the trend of inequality was increased in the distribution of intensive care beds in Iran. Particularly, the inequalities in distribution of CCU beds were significantly increased during past years. In fact, if this trend of inequality continues, the distribution of intensive care beds will be extremely unequal in the next five years in Iran.
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 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 | 0,004 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».