Measuring Population Health: A Review of Indicators
Notice bibliographique
Résumé
This article reviews the historical development of population health indicators. We have long known that environmental, socioeconomic, early life conditions, individual actions, and medical care all interact to affect health. Present quantitative reporting on the impact of these factors on population health grew out of Bills of Mortality published in the 1500s. Since then, regular censuses, civil registration of vital statistics, and international classification systems have improved data quality and comparability. Regular national health interview surveys and application of administrative data contributed information on morbidity, health services use, and some social determinants of health. More recently, traditional health databases and datasets on nonhealth sector determinants have been linked. Statistical methods for map-making, risk adjustment, multilevel analysis, calculating population-attributable risks, and summary measures of population health have further helped to integrate information. Reports on the health of populations remain largely confined to focused areas. This paper suggests a conceptual framework for using indicators to report on all the domains of population health. Future ethical development of indicators will incorporate principles of justice, transparency, and effectiveness.
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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 | 0,013 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».