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Enregistrement W1558986498 · doi:10.1590/0104-1169.2943.2374

Relación entre el estatus social subjetivo y la salud percibida entre mujeres inmigrantes latinoamericanas

2013· article· es· W1558986498 sur OpenAlexaff
Andreu Bover‐Bover, Denise Gastaldo

Notice bibliographique

RevueUCrea (University of Cantabria) · 2013
Typearticle
Languees
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPsychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objetivo: explorar la relación entre el estatus socioeconómico y el estatus social subjetivo y explicar en qué medida el estatus social subjetivo predice la salud en mujeres inmigrantes. Métodos: estudio transversal. Observaciones basadas en 371 latinoamericanas (16-65 años) de un total de 7.056 empadronadas, captadas a través de asociaciones entre 2009-2010. El estatus socioeconómico se midió a través de educación, ingresos y ocupación; el estatus social subjetivo usando la Escala MacArthur; y la salud percibida mediante una escala de likert. Resultados: se encontró una correlación débil entre el estatus socioeconómico y el social subjetivo. En el análisis bivariante se observó significativamente una prevalencia mayor de salud percibida negativa en las mujeres sin estudios, con ingresos bajos, desempleadas e indocumentadas. En el análisis multivariante, se observaron Odds de prevalencia de salud percibida negativa más elevadas en los niveles de la escala MacArthur más bajos. No se observaron diferencias significativas con el resto de las variables. Conclusiones: el estudio sugiere que el estatus social subjetivo es un predictor mejor del estado de salud que las medidas del estatus socioeconómico. Por tanto, el uso de esta medida puede ser relevante para el estudio de las desigualdades en salud, particularmente en los grupos en desventaja social como los inmigrantes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,419
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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