Households Health Status in Saudi Arabia: Spatial Distribution and Association With Socioeconomic Factors
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.
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the spatial relationship between Saudi and non-Saudi people's health status and the socioeconomic composition of the neighbourhoods in which they live. Data were recorded from the National Population Health Survey (NPHS) performed by the Saudi General Authority for Statistics (GAS) in 2018. The survey counts 23,980,846 inhabitants grouped into 24,012 households who assessed their health status by gender and administrative region. Only people who are fifteen years of age and over and claiming poor health status were retained in the analysis. We used a Generalized Linear Spatial Model (GLSM) to study the relationship between Saudi and non-Saudi household’s health status and socioeconomic factors. A Gaussian process with a powered exponential spatial correlation function was introduced on the right-hand side of the model to consider the unexplained spatial variation in the data. The statistical results show the progressive increase in the number of Saudi and non-Saudi households claiming poor health status with the high Saudi unemployment rate, low average monthly income and high current daily smokers. The results of the statistical analyses show the wider potential of GLSM for analyzing data of this kind and the important risk of misleading interpretations when the non-spatial analysis is used on spatially structured data. The method of inference was Bayesian using Markov Chain Monte Carlo Implementation.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle