Adverse Impacts of Imposing International Economic Sanctions on Health.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: International economic sanctions (IES) influence a country's economic development and the overall welfare of a nation's population. METHODS: An electronic search of PubMed, Embase and Web of Science was conducted until July 31, 2019. Additionally, a list of references to related articles was reviewed. Key search terms were "Economics", "Health", "Sanction", and their equivalents with no language or time restriction. RESULTS: Totally, 8624 records were identified of which 2869 duplicates were deleted. Finally, 24 papers met the inclusion criteria and were selected for drafting. The number of papers included for evaluating each factor included healthcare (n=16) and pharmaceutical industry (n=10). Nine and eight studies examined the effect of sanctions imposed on Iran and Iraq, respectively. France, Haiti, Serbia, Cuba, Syria, and other areas such as Africa were also evaluated. Sanctions lead to a decrease in immunization rates and government health care expenditures. Sanctions increase infant and under-five mortality rate, road traffic injuries and fatalities, severe malnutrition, infective diseases, neurologic and visual disorders, as well as shortage of medical or dental instruments and a variety of medicines. Sanctions have adverse impacts on female labor and are associated with disabling hospitals, dispersing medical workers, and facilities for radiation therapy. CONCLUSION: The health status of sanctioned nations in terms of healthcare, and pharmaceutical industry was adversely affected in targeted countries.
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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 | 0,005 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».