La mortalidad evitable y no evitable: distribución geográfica en áreas pequeñas de España (1990–2001)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Comparison of mortality amenable to medical intervention (avoidable mortality) in small geographical areas provides a useful tool to analyse quality of health care services. Currently there are no studies that analyse avoidable mortality by geographical distribution in small areas for the whole of Spain. The aim of this study is to describe the geographical distribution of avoidable and non-avoidable mortality in small areas in Spain by sex for the period 1990-2001. METHODS: The 2.218 small areas considered consisted of municipalities or aggregated municipalities in the entirety of the Spanish territory. Avoidable deaths were analysed for the period 1990-2001. Empirical Bayes model-based estimates of age-adjusted relative risk were displayed in small-area maps for each group of causes of death by sex. RESULTS: There is an heterogeneous geographical distribution of avoidable mortality for both sexes. Areas with greater mortality are located in the south and northwest of Spain. Especially for hypertension, cerebrovascular disease and ischaemic heart disease in men there is a clear aggregation of deaths in these areas. Geographical distribution of non avoidable mortality in both sexes is similar to that described for these three causes. CONCLUSIONS: Geographical study of avoidable mortality in small areas for the whole of Spain permits the identification of areas with elevated mortality. Further research is necessary to clarify those factors related to avoidable mortality distribution.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».