Correlation between Hospital Management Factors with Cancer Death Rates: An Example from G7 Countries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives Cancer, which is characterized by the abnormal, uncontrolled growth and spread of cells in the body, is one of the most imminent diseases of our era. Cancer can occur anywhere, regardless of geographic boundaries, and it is a problem and health issue both for developed and developing countries that any person from any country in any age group may be affected. The main aim is to identify the relation between the cancer death rates and hospital management over two decades.Methods Within the scope of this study, the correlation between the cancer death rates in G7 countries (Germany, United States, United Kingdom, Italy, France, Japan and Canada) and nurse, doctor, hospital stay, hospital discharge and hospital bed rates were statistically analysed for the period between 2000 and 2020.Results High levels of health in developed countries and associated managerial improvement of hospitals reduce the cancer death rates. The study findings were interpreted through Eviews statistics software, which is developed by the company called Quantitative Micro Software (QMS). Eviews is a very common program for econometric analysis allowing performance of time series, panel data and horizontal sectional data analysis. For this study, this analytical tool was used due to its time series generation feature for data breakdown. For the analysis of sufficient number of studies and estimation of any unknown regression parameter, the test panel was tested with pedroni cointegration in addition to the ordinary least squares test.Conclusions The test results concluded a long term (20-year) correlation between the variables.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».