Widening inequalities in self-rated health by material deprivation? A trend analysis between 2001 and 2011 in Germany
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research on inequalities in health has shown a strong association between the lack of standard of living (defined as material deprivation) and self-rated health (SRH). In this study, we sought to further examine this association in a trend analysis of relative and absolute inequalities in SRH as defined by material deprivation in Germany. METHODS: Data were obtained from the German Socio-Economic Panel (GSOEP) between 2001 and 2011. Material deprivation was measured on the basis of 11 living standard items missing due to financial reasons. We used the relative index of inequality (RII) and slope index of inequality (SII) to measure inequalities in SRH by material deprivation, calculating pooled interval logistic regression with robust SEs. Stepwise models were estimated, including demographic and socioeconomic variables, to assess their inter-relation with inequalities in SRH by material deprivation. RESULTS: The results showed a steady increase in poor SRH over the 10-year duration of the study. A quadratic (inverted U-shaped) trend was observed in material deprivation in the standards of living, which rose from 2001 to 2005, and then declined in 2011. A similar but non-significant trend was found in relative and absolute inequalities in SRH by material deprivation, which increased from 2001 to 2005 and then declined. CONCLUSIONS: Inequality in SRH by material deprivation was relatively stable; however, an observed quadratic trend coincided with active and passive labour market reforms in Germany in early 2005.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».