Self-rated health and barriers to healthcare in Ukraine: The pivotal role of gender and its intersections
Notice bibliographique
Résumé
The ongoing health crisis in the Ukraine has persisted for 48 years with a clear division of gender-based outcomes as seen in the decline of male life expectancy and stagnation of female longevity. The purpose of this paper is to investigate differences in self-rated health and system barriers to health care applicable to gender and its intersections because of the differing negative health outcomes for men and women. Intersectionality theory provides an analytic framework for interpreting our results. Utilizing a nationwide sample of the Ukrainian population (N ¼ 1908), we found that low socioeconomic status (SES) women rate their health worse than men generally and any other socioeconomic group. Yet women also face the greatest barriers to health care until older ages when the ailments of men cause them to likewise face the obstacles. In reviewing the barrier to health care scale, one barrier—that of health care services being too expensive—dominated the responses with some 52.5 percent of the sample reporting it. Consequently, the greatest problem in Ukraine with respect to health reform reported by the population is the out-of-pocket costs for care in a system that is officially free. These costs, constituting some 40 percent of all national health expenditures, affect women and the aged the most.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».