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Enregistrement W2167975607 · doi:10.1093/eurpub/ckl279

Health profiles, lifestyles and use of health resources by the immigrant population resident in Spain

2007· article· en· W2167975607 sur OpenAlexfundno aff
Pilar Carrasco‐Garrido, Ángel Gil de Miguel, Víctor Hugo Barrera, Rodrigo Jiménez‐García

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésImmigrationPopulationMedicineEpidemiologyDemographyEnvironmental healthAlcohol consumptionHealth careGerontologyGeographyAlcohol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Our study aimed at describing the health profiles, life styles and use of health resources by the immigrant population resident in Spain. METHODS: Cross-sectional, epidemiological study from the Spanish National Health Survey (NHS) in 2003. We analysed 1506 subjects of both sexes, aged > or =16 years, resident in Spain. RESULTS: The immigrant population present diseases that are similar to those of the autochthonous population. The autochthonous population had significantly higher values for alcohol consumption and smoking (60.8 and 39.6%) than immigrants (39.6 and 27.5%). The percentage of immigrants hospitalized in the preceding 12 months was observed to be higher than that of the Spanish population (11.4 vs. 8.2%, P < 0.05). The immigrant population consumed fewer medical drugs than the Spanish population (42.6 and 49.9%, respectively). CONCLUSIONS: Immigrants in Spain display better lifestyle-related parameters, in that they consume less alcohol and smoke less than the autochthonous population. As for the use of health-care resources, while immigrants register higher percentages of hospitalization compared with the Spanish population, there is no evidence of excessive and inappropriate use of other health-care resources.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,273 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations131
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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