MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2148615908 · doi:10.1186/1476-072x-10-33

Does context matter for the relationship between deprivation and all-cause mortality? The West vs. the rest of Scotland

2011· article· en· W2148615908 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Health Geographics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueSpatial and Panel Data Analysis
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesArizona State University
Mots-clésDemographyGeographyContext (archaeology)PopulationRegression analysisSpatial analysisEcological studyStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A growing body of research emphasizes the importance of contextual factors on health outcomes. Using postcode sector data for Scotland (UK), this study tests the hypothesis of spatial heterogeneity in the relationship between area-level deprivation and mortality to determine if contextual differences in the West vs. the rest of Scotland influence this relationship. Research into health inequalities frequently fails to recognise spatial heterogeneity in the deprivation-health relationship, assuming that global relationships apply uniformly across geographical areas. In this study, exploratory spatial data analysis methods are used to assess local patterns in deprivation and mortality. Spatial regression models are then implemented to examine the relationship between deprivation and mortality more formally. RESULTS: The initial exploratory spatial data analysis reveals concentrations of high standardized mortality ratios (SMR) and deprivation (hotspots) in the West of Scotland and concentrations of low values (coldspots) for both variables in the rest of the country. The main spatial regression result is that deprivation is the only variable that is highly significantly correlated with all-cause mortality in all models. However, in contrast to the expected spatial heterogeneity in the deprivation-mortality relationship, this relation does not vary between regions in any of the models. This result is robust to a number of specifications, including weighting for population size, controlling for spatial autocorrelation and heteroskedasticity, assuming a non-linear relationship between mortality and socio-economic deprivation, separating the dependent variable into male and female SMRs, and distinguishing between West, North and Southeast regions. The rejection of the hypothesis of spatial heterogeneity in the relationship between socio-economic deprivation and mortality complements prior research on the stability of the deprivation-mortality relationship over time. CONCLUSIONS: The homogeneity we found in the deprivation-mortality relationship across the regions of Scotland and the absence of a contextualized effect of region highlights the importance of taking a broader strategic policy that can combat the toxic impacts of socio-economic deprivation on health. Focusing on a few specific places (e.g. 15% of the poorest areas) to concentrate resources might be a good start but the impact of socio-economic deprivation on mortality is not restricted to a few places. A comprehensive strategy that can be sustained over time might be needed to interrupt the linkages between poverty and mortality.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,456

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,202
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,131 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle