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Enregistrement W1954878779 · doi:10.1177/003335490712200207

Trends in Socioeconomic Inequalities in Adult Health Behaviors among U.S. States, 1990–2004

2007· article· en· W1954878779 sur OpenAlexaff
Sam Harper, John P. Lynch

Notice bibliographique

RevuePublic Health Reports · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBinge drinkingInequalitySocioeconomic statusSelf-rated healthObesityBody mass indexBehavioral Risk Factor Surveillance SystemPublic healthPopulationDemographyEducational attainmentMedicinePsychologyPoison controlGerontologyInjury preventionEnvironmental healthSociologyPolitical scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The purpose of this study was to measure state trends in educational inequalities in smoking, binge alcohol use, physical inactivity, obesity, and seatbelt use. METHODS: The authors calculated the Relative Concentration Index of educational inequality for five health behaviors on adults from all 50 states and the District of Columbia using data from 1990 to 2004 in the Behavioral Risk Factor Surveillance System (n=2,118,562). Linear regression was used to measure changes and trends in the Relative Concentration Index of health inequality across education groups in each state. RESULTS: Except for binge alcohol use, poorer health behaviors were concentrated among the less educated. The largest educational inequalities were for physical inactivity. From 1990 to 2004, significant increases in relative educational inequalities occurred in 40 states for smoking and 31 states for physical inactivity. For binge alcohol use, 27 states showed significant declining inequality trends, but educational inequalities reversed direction and binge alcohol use is now more prevalent among the less educated in 19 states. Significant decreases in educational inequalities occurred in 36 states for obesity and 24 states for seat belt use. Changes in educational inequalities across the different health behaviors were not associated, except for a modest correlation between changes in inequality in smoking and binge alcohol use (r=0.40; p=0.004). Similarly, there was little association between changes in the population prevalence of health behaviors and changes in educational inequality in health behaviors, with substantial heterogeneity among states. CONCLUSIONS: State trends in relative educational inequality among health behaviors were mixed, increasing for smoking and physical inactivity and decreasing for obesity and seat belt use. The factors influencing relative inequality trends may differ from those affecting overall prevalence trends.

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)0,000
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 enseignants0,247
Score d'incertitude au seuil0,491

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,335 · 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

Citations169
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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