Latent profile analysis for the classification of OECD countries with health indicators
Notice bibliographique
Résumé
Aims: Health indicators provide up-to-date information on the health status of a population.This study aimed to classify the Organization for Economic Co-operation and Development (OECD) countries according to health indicators and assess their status. Methods:The dataset was obtained from the OECD and World Bank databases.The most recent data from 2018 to 2022 were used.The dataset included the number of hospital beds, computed tomography scanners, magnetic resonance imaging (MRI) units, mammography machines, and radiotherapy machines as indicators of health equipment and the number of doctors, nurses, medical graduates, and nursing graduates as indicators of healthcare workers.The classification was performed using latent profile analysis (LPA).Estimated classes were compared using ANOVA or the Kruskal-Wallis test.Results: Three distinct classes were obtained from the models constructed with LPA (Akaike information criteria: 1674.91,Bayesian information criteria: 1726.87,Lo-Mendell-Rubin adjusted likelihood ratio test: p<0.001).The number of countries in the classes was 11, 14, and 4, respectively.The number of MRI units was the most prominent variable in separating the classes (p=0.001).Türkiye was in the same class as Canada, Chile, the Czech Republic, Estonia, Hungary, Israel, Luxembourg, Mexico, Poland, and Slovenia.The numbers for all indicators in Türkiye were below the average of its class, except for the numbers of MRI units and medical graduates.Conclusions: This study found the number of MRI units to be the most prominent indicator in categorizing OECD countries into three different classes, whereas the number of hospital beds and nurses did not differ across the defined classes.
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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 | 0,016 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».