Inequality in provision of medical care in Sweden: a case of social epidemiological hypochondria?
Notice bibliographique
Résumé
Socioeconomic disparities in health arise through multiple pathways, including differential exposure,1 potentiation of exposure effects by comorbidities or other vulnerabilities,2 differential access to medical intervention,3 and lower quality or intensity of medical care. The last of these is the focus of the methodologically impressive new study by Ohlsson and colleagues in this issue of JECH ( see page 678 ).4 The authors use a remarkably comprehensive data resource, which captures 13% of Sweden's entire population in a multi-level, linked-record database that includes five decades of population surveillance.5 Using linkage to the Swedish Prescribed Drug Register, the authors were able to track all residents of the Skane region of Sweden who received a statin prescription from a physician during a 6-month period in 2005. They investigated whether use of recommended treatment was associated with patients' social characteristics, such as marital status and income, or with clinic characteristics, such as percentage of high-income patients seen at the facility. The authors conducted the statistical analysis using sophisticated hierarchical models that not only accounted properly for the clustered nature of the data (ie, for unmeasured similarities among patients within a clinic), but which also allowed for explicit decomposition of the variance into between-clinic/area and within-clinic/area …
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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 | 0,004 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| 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 ».