Notice bibliographique
Résumé
A dramatic increase in deaths in the UK since 2011 has defied actuarial forecasts. This has led some to propose a direct link between the rise in deaths and government social care austerity. However, several facts argue against this link. Firstly, age standardised mortality in the second quarter of 2019 was statistically lower than the second quarter in all years since 2001, clearly austerity is still present, but age standardised mortality has recovered. Also, deaths have increased equally across the whole of the UK, whereas social care austerity has largely been restricted to England. English citizens who are residents outside of the UK also show the same trend. These effects are highly reminiscent of a recurring series of disease outbreaks of an unidentified pathogen. In addition, increases in deaths are always linked to increases in hospital admissions. This link arises since around half of a person's lifetime use of acute services is compressed into the last 6 months of life, irrespective of the age at death. This is called the nearness-to-death effect. International research is needed to understand exactly why deaths are behaving in this unique way. While austerity has created a significant problem relating to delayed discharges in hospitals and has highlighted serious problems with how end-of-life care is to be funded, it seemingly cannot be blamed for the increased mortality rate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».