Is the health of people living in rural areas different from those in cities? Evidence from routine data linked with the Scottish Health Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To examine the association between rurality and health in Scotland, after adjusting for differences in individual and practice characteristics. DESIGN: Mortality and hospital record data linked to two cross sectional health surveys. SETTING: Respondents in the community-based 1995 and 1998 Scottish Health Survey who consented to record-linkage follow-up. MAIN OUTCOME MEASURES: Hypertension, all-cause premature mortality, total hospital stays and admissions due to coronary heart disease (CHD). RESULTS: Older age and lower social class were strongly associated with an increased risk of each of the four health outcomes measured. After adjustment for individual and practice characteristics, no consistent pattern of better or poorer health in people living in rural areas was found, compared to primary cities. However, individuals living in remote small towns had a lower risk of a hospital admission for CHD and those in very remote rural had lower mortality, both compared with those living in primary cities. CONCLUSION: This study has shown how linked data can be used to explore the possible influence of area of residence on health. We were unable to find a consistent pattern that people living in rural areas have materially different health to that of those living in primary cities. Instead, we found stronger relationships between compositional determinants (age, gender and socio-economic status) and health than contextual factors (including rurality).
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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 | 0,012 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».