Public health dynamics in the Republic of Uzbekistan is the basis for the healthcare and health workforce development
Notice bibliographique
Résumé
The levels and trends of population health indicators are key factors in the development of the health care system and health workforce. Objective. To implement a detailed analysis of the main indicators of the health of the population of the Republic of Uzbekistan and its regions for the period 2000-2023, and forecast for 2050, as the basis for the future assessment of productive directions for the healthcare system development and human resources for health. Materials and methods. The study was based on statistical data from the Agency of Statistics under the President of the Republic of Uzbekistan, the Ministry of Health of the Republic of Uzbekistan, International Organization for Migration of the United Nations, World Health Organization, and Global Burden of Disease project. Results. An overall positive long-term trend in indicators of the population’s health was detected, with significant differences across regions of the country. The population of the Republic of Uzbekistan increased from 6.2 to 36.8 million between 1950 and 2023, and is projected to reach 50.8 million by 2050. The main factor is natural increase, driven by high fertility and relatively low mortality rates. The mean age of the population may increase to 35 years by 2050, by average forecast. Conclusion. Projected changes in the population’s health status require significant increase in public and private investments in the Republic of Uzbekistan’s health care system, primarily to ensure adequate human resources for health.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».