Socio-demographic diversity and unexplained variation in death rates among the most deprived parliamentary constituencies in Britain
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is considerable unexplained variation in death rates between deprived areas of Britain. This analysis assesses the degree of variation in socio-demographic factors among deprivation deciles and how variables associated with deaths differ among the most deprived areas. METHODS: Death rates 1996-2001, Carstairs' 2001 deprivation score and indicators, population density, black and minority ethnic group (BME) and population change 1971-2001 were calculated for 641 parliamentary constituencies in Britain. Constituencies were grouped into Carstairs' deciles. We assessed standard errors of all variables by decile and the relationship between death rates and socio-demographic variables with Pearson's correlations and linear regression by decile and for all constituencies combined. RESULTS: Standard errors in death rates and most socio-demographic variables were greatest for the most deprived decile. Death rates among all constituencies were positively correlated with Carstairs' score and indicators, density and BME, but for the most deprived decile, there was no association with Carstairs and a negative correlation with overcrowding, density and BME. For the most deprived decile multivariate models containing population density, BME and change had substantially higher R(2). CONCLUSIONS: Understanding variations in death rates between deprived areas requires greater consideration of their socio-demographic diversity including their population density, ethnicity and migration.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».