An International Spatial Analysis of Welfare Spending’s Influence on Measles
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: National welfare policies have the potential to influence population health. Yet, no research has investigated the influence that welfare spending levels have on primary prevention interventions. METHODS: This study uses generalized linear mixed model Bayesian analysis to explore how welfare spending influences the relationship between measles counts and measles vaccination rates at a national level. Furthermore, models include random effects to account for the nested structure of countries within regions. A conditional autoregressive model was also developed to test for the influence of spatial relationships among the variables of interest. RESULTS: Analysis of the Bayesian Information Criterion (BIC) indicated that the non-spatial model (BIC=19743.090) was preferred over the spatial model (BIC = 24225.730). The final model found that both the first dose of measles vaccine (B = -0.835, 95% Cr. I. = -0.975, -0.699), public social protection (B = -0.936, 95% Cr. I. = -1.132, -0.744), and their interaction (B = -0.239, 95% Cr. I. -0.319, -0.156) had a negative influence on national measles counts. CONCLUSIONS: This finding indicates that welfare spending may enhance primary prevention interventions, like measles vaccination.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,005 | 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 ».