Emőke Kiss, Dániel Balla, Szilárd Poszet, András Kovács
{"title":"A klímaaggodalmak jellemzői és helyi szintű sajátosságai: Esettanulmány Hajdú-Bihar megye választott településeiről, 2020","authors":"Emőke Kiss, Dániel Balla, Szilárd Poszet, András Kovács","doi":"10.15196/ts620505","DOIUrl":"https://doi.org/10.15196/ts620505","url":null,"abstract":"","PeriodicalId":39983,"journal":{"name":"Teruleti Statisztika","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"66870724","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
{"title":"A daganatos megbetegedések és a társadalmi-gazdasági fejlettség statisztikai összefüggései globális minta alapján, 2020","authors":"Tibor Pintér","doi":"10.15196/ts620202","DOIUrl":"https://doi.org/10.15196/ts620202","url":null,"abstract":"","PeriodicalId":39983,"journal":{"name":"Teruleti Statisztika","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"66870179","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
{"title":"Somogy megye lakosságának jövedelmi helyzete, 2012-2019","authors":"Adrián Csizmadia, Tibor Bareith","doi":"10.15196/ts620304","DOIUrl":"https://doi.org/10.15196/ts620304","url":null,"abstract":"","PeriodicalId":39983,"journal":{"name":"Teruleti Statisztika","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"66870386","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
{"title":"Városhatáron belüli szuburbanizáció Magyarországon – egy paradoxon feltárása","authors":"Gábor László Vasárus","doi":"10.15196/ts620401","DOIUrl":"https://doi.org/10.15196/ts620401","url":null,"abstract":"","PeriodicalId":39983,"journal":{"name":"Teruleti Statisztika","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"66870397","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
{"title":"A térszervezés és a településhálózat változásai a Barcaságban (Románia) a 13. századtól 1876-ig","authors":"Tibor Elekes, Ferenc Szilágyi","doi":"10.15196/ts620504","DOIUrl":"https://doi.org/10.15196/ts620504","url":null,"abstract":"","PeriodicalId":39983,"journal":{"name":"Teruleti Statisztika","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"66870683","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
G. Kozma, Klára Czimre, Károly Teperics, János Pénzes
{"title":"A helyi önkormányzatok helyiadó-kivetési gyakorlatának vizsgálata a hazai kedvezményezett településeken, 1997-2020","authors":"G. Kozma, Klára Czimre, Károly Teperics, János Pénzes","doi":"10.15196/ts620602","DOIUrl":"https://doi.org/10.15196/ts620602","url":null,"abstract":"","PeriodicalId":39983,"journal":{"name":"Teruleti Statisztika","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"66870810","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
{"title":"A magyarországi gasztronómiai fesztiválok földrajzi jellemzői, 2019","authors":"Bettina Tóth, Sándor Papp, Gábor Hegedűs, G. Nagy","doi":"10.15196/ts620203","DOIUrl":"https://doi.org/10.15196/ts620203","url":null,"abstract":"","PeriodicalId":39983,"journal":{"name":"Teruleti Statisztika","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"66870233","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
{"title":"A hazai települési jövedelemegyenlőtlenségek sajátosságai a földrajzi közelhatások alapján, 2012-2019","authors":"Zoltán Egri","doi":"10.15196/ts620601","DOIUrl":"https://doi.org/10.15196/ts620601","url":null,"abstract":"","PeriodicalId":39983,"journal":{"name":"Teruleti Statisztika","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"66870732","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
A szerzők a magyar járások COVID-19- halálozási arányaira (elhunytak/fertőzöttek száma) építettek egyszerű statisztikai modellt, a Központi Statisztikai Hivatal (KSH) tájékoztatási adatbázisából és a Nemzeti Egészségbiztosítási Alapkezelő (NEAK) ágyszámés betegforgalmi kimutatásából származó magyarázó változók segítségével. A felhasznált változók a járások népességének általános egészségi állapotát, illetve a járó- és a fekvőbeteg- ellátás állapotát írják le 2019-ben, a járvány 2020-as kitörése előtti évben. A NEAK adatait a fekvőbeteg-ellátás állapotáról a változók nagy száma miatt klaszterelemzés segítségével vonták be a modellbe. A második és a harmadik COVID-19-hullám nemzetközi összehasonlításban is kedvezőtlen hazai halálozási mutatói miatt indokolt a magyar COVID-19-halálozási arányok területi különbségeinek alapos elemzése. A területi különbségek mögötti jelenségek feltárása segíthet megérteni a magas országos halálozás okait is. A tanulmány újdonsága az eddig végzett kutatások eredményeihez képest, hogy a magyar járások szintjén formális statisztikai modell segítségével vizsgálja a COVID-19- halálozás alakulását, egyszerre három tényezőt - a fekvő- és járóbeteg-ellátás állapotát, valamint a lakosság egészségi állapotát - leíró magyarázó változók függvényében. Az eredmények rávilágítanak a háziorvosi szolgálathoz tartozó ápolók tízezer főre jutó számának és a magyar járások COVID-19-halálozási arányainak összefüggésére: míg azokban a járásokban, ahol a fekvőbeteg-ellátás aktív és egyéb osztályainak leterheltsége meghaladta az országos átlagot, ott az ápolók száma szignifikánsan negatív hatást gyakorolt a mortalitásra, addig a többi járásban ez a hatás nem figyelhető meg.Alternate :COVID-19 mortality rates (number of deaths / infected) of the Hungarian LAU 1 Districts are statistically modelled in this paper, with feature variables describing the general health conditions and the state of in- and outpatient care of the districts. Our data sources are the databases of the Hungarian Central Statistical Office and statements of the National Health Insurance Fund Management (NHIFM). Variables represent the year 2019, as it is the year preceding the global pandemic that started in 2020. Variables from the NHIFM statements describing inpatient care are large in volume, so they are incorporated in our model with the help of clustering. The unfavourable mortality rates of Hungary in international comparison, during the second and third waves of the pandemic highlight the need to investigate the regional differences of the Hungarian COVID-19 mortality indices. Exploring the reasons of regional differences are helping us in understanding the reasons behind the high country-level COVID-19 mortality. Novelty of this paper, compared to previous research, is the creation of a formal statistical model for Hungarian COVID-19 mortality on a district level, using variables describing both the general health conditions and the state of in- and outpatient car
{"title":"A hazai koronavírus-halálozás járási különbségeinek összefüggései az egészségügyi ellátással","authors":"L. Kovács, Katalin Vántus","doi":"10.15196/TS620301","DOIUrl":"https://doi.org/10.15196/TS620301","url":null,"abstract":"A szerzők a magyar járások COVID-19- halálozási arányaira (elhunytak/fertőzöttek száma) építettek egyszerű statisztikai modellt, a Központi Statisztikai Hivatal (KSH) tájékoztatási adatbázisából és a Nemzeti Egészségbiztosítási Alapkezelő (NEAK) ágyszámés betegforgalmi kimutatásából származó magyarázó változók segítségével. A felhasznált változók a járások népességének általános egészségi állapotát, illetve a járó- és a fekvőbeteg- ellátás állapotát írják le 2019-ben, a járvány 2020-as kitörése előtti évben. A NEAK adatait a fekvőbeteg-ellátás állapotáról a változók nagy száma miatt klaszterelemzés segítségével vonták be a modellbe. A második és a harmadik COVID-19-hullám nemzetközi összehasonlításban is kedvezőtlen hazai halálozási mutatói miatt indokolt a magyar COVID-19-halálozási arányok területi különbségeinek alapos elemzése. A területi különbségek mögötti jelenségek feltárása segíthet megérteni a magas országos halálozás okait is. A tanulmány újdonsága az eddig végzett kutatások eredményeihez képest, hogy a magyar járások szintjén formális statisztikai modell segítségével vizsgálja a COVID-19- halálozás alakulását, egyszerre három tényezőt - a fekvő- és járóbeteg-ellátás állapotát, valamint a lakosság egészségi állapotát - leíró magyarázó változók függvényében. Az eredmények rávilágítanak a háziorvosi szolgálathoz tartozó ápolók tízezer főre jutó számának és a magyar járások COVID-19-halálozási arányainak összefüggésére: míg azokban a járásokban, ahol a fekvőbeteg-ellátás aktív és egyéb osztályainak leterheltsége meghaladta az országos átlagot, ott az ápolók száma szignifikánsan negatív hatást gyakorolt a mortalitásra, addig a többi járásban ez a hatás nem figyelhető meg.Alternate :COVID-19 mortality rates (number of deaths / infected) of the Hungarian LAU 1 Districts are statistically modelled in this paper, with feature variables describing the general health conditions and the state of in- and outpatient care of the districts. Our data sources are the databases of the Hungarian Central Statistical Office and statements of the National Health Insurance Fund Management (NHIFM). Variables represent the year 2019, as it is the year preceding the global pandemic that started in 2020. Variables from the NHIFM statements describing inpatient care are large in volume, so they are incorporated in our model with the help of clustering. The unfavourable mortality rates of Hungary in international comparison, during the second and third waves of the pandemic highlight the need to investigate the regional differences of the Hungarian COVID-19 mortality indices. Exploring the reasons of regional differences are helping us in understanding the reasons behind the high country-level COVID-19 mortality. Novelty of this paper, compared to previous research, is the creation of a formal statistical model for Hungarian COVID-19 mortality on a district level, using variables describing both the general health conditions and the state of in- and outpatient car","PeriodicalId":39983,"journal":{"name":"Teruleti Statisztika","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"66870310","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
京公网安备 11010802042870号
京ICP备2023020795号-1
扫码关注我们
求助内容：
应助结果提醒方式：