Poverty and child (0–14 years) mortality in the USA and other Western countries as an indicator of “how well a country meets the needs of its children” (UNICEF)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Children's (0-14 years) mortality rates in the USA and 19 Western countries (WCs) were examined in the context of a nation-specific measure of relative poverty and the Gross Domestic Product Health Expenditure (GDPHE) of countries to compare the effectiveness and efficiency of health care systems "to meet the needs of its children" (UNICEF). METHOD: World Health Organisation child mortality rates per million were analysed for 1979-1981 and 2003-2005 to determine any significant differences between the USA and the other WCs over these periods. Child mortality rates are correlated with all countries GDPHE and 'relative poverty', defined by 'Income Inequalities', i.e., the gap between top and bottom 20% of incomes. FINDINGS: Outputs: The mortality rate of every country fell substantially ranging from falls of 46% in the USA to 78% in Portugal. The highest current mortality rates are: USA, 2436 per million (pm), New Zealand 2105 pm, Portugal 1929 pm, Canada 1877 pm and the UK 1834 pm; the lowest are: Japan 1073 pm and Sweden 1075 pm, Finland 1193 pm and Norway 1200 pm. A total of 16 countries rates fell significantly more than the USA over these periods. Inputs: The USA had the greatest GDPHE and widest Income Inequality gap. There was no significant correlation between GDPHE and mortality but highly significant correlations with children's deaths and income inequalities. The five widest income inequality countries had the six worst rates, the narrowest four had the lowest. CONCLUSIONS: Despite major improvements in every WC, based upon financial inputs and child mortality outputs, the USA health care system appears the least efficient and effective in "meeting the needs of its children".
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».