Diferencias en la automedicación en la población adulta española según el paÃs de origen
Bibliographic record
Abstract
Objetivos: Este estudio tiene como finalidad explorar los factores determinantes del consumo de fármacos sin receta médica en la población adulta española, prestando especial atención a la existencia de patrones diferenciales de automedicación entre la población inmigrante y la autóctona. Métodos: Para explicar la automedicación se empleó un modelo de regresión logística, utilizando como variables de control diversos indicadores demográficos, socioeconómicos, de salud y de estilos de vida. Los datos proceden de la muestra de adultos de la Encuesta Nacional de Salud de 2006, que incluye 29.478 individuos mayores de 15 años. Resultados: Los resultados muestran que los individuos con un riesgo mayor de incurrir en la automedicación son los individuos jóvenes, con buena percepción de salud y ausencia de enfermedades crónicas, los consumidores habituales de alcohol, los viudos, los usuarios de un seguro privado no concertado a través de mutua, los residentes en las Comunidades de Madrid y Valencia, y los nacidos en un país de Europa central y del este. Conclusiones: La identificación del perfil de los consumidores de fármacos sin prescripción médica puede ayudar a las autoridades sanitarias a establecer medidas específicas para los individuos de alto riesgo a fin de cumplir con los objetivos de salud pública establecidos por la Unión Europea.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".