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Enregistrement W1927308485 · doi:10.1111/j.1749-6632.2009.05384.x

Socioeconomic gradients in health in international and historical context

2010· article· en· W1927308485 sur OpenAlexaboutno aff
William H. Dow, David H. Rehkopf

Notice bibliographique

RevueAnnals of the New York Academy of Sciences · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLife expectancySocioeconomic statusHealth equitySocial determinants of healthContext (archaeology)Population healthEquity (law)GeographyPopulationHealth policyDevelopment economicsPolitical scienceDemographic economicsDemographyEconomic growthSociologyEconomicsHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article places socioeconomic gradients in health into a broader international and historical context. The data we present supports the conclusion that current socioeconomic gradients in health within the United States are neither inevitable nor immutable. This literature reveals periods in the United States with substantially smaller gradients, and identifies many examples of other countries whose different social policy choices appear to have led to superior health levels and equity even with fewer aggregate resources. The article also sheds light on the potential importance of various hypothesized mechanisms in driving major shifts in U.S. population health patterns. While it is essential to carefully examine individual mechanisms contributing to health patterns, it is also illuminating to take a more holistic view of the set of factors changing in conjunction with major shifts in population health. In this article, we do so by focusing on the period of the 1980s, during which U.S. life expectancy gains slowed markedly relative to other developed countries, and U.S. health disparities substantially increased. A comparison with Canada suggests that exploring broad social policy differences, such as the weaker social safety net in the United States, may be a promising area for future investigation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,285 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations60
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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