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Enregistrement W3106564256 · doi:10.1186/s13584-020-00409-x

Are Israelis becoming healthier? Trends in self-rated health, 2002–2018

2020· article· en· W3106564256 sur OpenAlexaff
Anat Ziv, Jona Schellekens

Notice bibliographique

RevueIsrael Journal of Health Policy Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic healthSelf-rated healthPer capitaLife expectancyMedicineEducational attainmentDemographyHealth economicsHealth services researchHealth policyEnvironmental healthGerontologyDemographic economicsPopulationEconomicsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Life expectancy at birth in Israel is steadily increasing. This raises the question whether Israelis are becoming healthier. The purpose of this study is to estimate trends in morbidity and to try to explain what causes morbidity levels to change. METHODS: We used 17 years of repeated cross-sectional data from the Social Survey to estimate trends in self-rated health. We used regression models to explain the trends in self-rated health that were observed from 2002 to 2018. RESULTS: Four major findings emerged. First, morbidity as measured by self-rated health has declined. Second, gains in educational attainment do not explain the decline in morbidity. Third, the rise in national expenditure on health per capita is strongly correlated with the decline in morbidity. And fourth, the effect of the national expenditure on health per capita appears to be stronger among women and among those without an academic degree. CONCLUSIONS: Self-rated health has improved. However, it has not improved to the same extent for all Israelis. The results of this study show that the health of women has improved more than that of men and that the health of non-academics has improved more than that of academics. The latter suggests that the progressive effect of public financing has offset the regressive effect of out-of-pocket payments on self-rated health.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,662
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,391
Tête enseignante GPT0,584
Écart entre enseignants0,193 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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