The Correlation between Economic Convergence and Health Indices in Developed Countries
Notice bibliographique
Résumé
Background: Economic convergence signifies diminishing income disparities among global or regional economies and their eventual disappearance. It is also linked to economic growth and key health indicators. We aimed to assess the association between economic convergence and key health indicators in developed countries called G7 (USA, UK, Germany, France, Italy, Japan, and Canada). Methods: We examined G7 health and economic indicators from 2000 to 2021 using panel data analysis. We compared balanced and unbalanced panel datasets to address missing data and applied suitable methods to handle missing health indicators. Results: Little's MCAR test confirmed random missing data in the unbalanced panel, enabling us to impute missing values as missing observations were below 5%. Unit root tests on balanced and unbalanced panel data validated the health convergence hypothesis, showing no unit roots in economic growth rate, current health expenditure, and female and male population indicators (P<0.05). Interestingly, the hypothesis for hospital bed counts in the unbalanced panel, differing from the balanced panel, offers new insights into addressing incomplete health data. Conclusion: While G7 have economic similarities, their health indicators diverge (excluding hospital bed counts). Variations in health indicators stem from healthcare system structures, funding mechanisms, resource allocation, and health investments, even among economies of similar size. Therefore, G7 member states should develop tailored national health policies based on their specific circumstances and priorities, utilizing economic convergence data for effective health resource planning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».