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Enregistrement W192757374

A comparison of individual and area-based socio-economic data for monitoring social inequalities in health.

2009· article· en· W192757374 sur OpenAlexaffabout
Robert Pampalon, Denis Hamel, Philippe Gamache

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensInstitut National de Santé Publique du Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLife expectancySocioeconomic statusHealth indicatorCensusInequalityIndex (typography)DemographyGerontologySocial determinants of healthSample (material)Expectancy theoryPopulationGeographyPsychologyEnvironmental healthPublic healthMedicineSociologySocial psychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Area-based indicators are commonly used to measure and track health outcomes by socioeconomic group. This is largely because of the absence of socio-economic information about individuals in health administrative databases. The literature shows that the magnitude of differences in health outcomes varies depending on whether the socio-economic indicators are at the individual level or are area-based. This study compares the two types of indicators. DATA AND METHODS: The data are from a file linking the results of the 1991 Census with deaths that occurred from 1991 to 2000--a 15% sample of the Canadian population aged 25 or older. The socio-economic indicator used for comparison is a material and social deprivation index, in individual and area-based versions. The health indicators are life expectancy and disability-free life expectancy, and risks of mortality and disability. RESULTS: The individual version of the deprivation index yields wider gaps in life expectancy and disability-free life expectancy than does the area-based version. These gaps vary by sex and geographic setting. However, both versions are associated with inequalities in mortality and disability, independent of each other. INTERPRETATION: Despite some limitations, area-based socioeconomic indicators are useful in assessing inequalities in health. The inequalities that they identify are significant, consistent and reliable and can be tracked through time and for different geographic settings.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,236
Score d'incertitude au seuil0,670

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,295
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,145 · 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.

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

Citations139
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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