Educational inequalities in blood pressure and cholesterol screening in nine European countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To perform the first European overview of educational inequalities in the use of blood pressure and cholesterol screening. METHODS: Data were obtained on the use of screening services according to educational level from nationally representative cross-sectional surveys in Belgium, Czech Republic, Denmark, Estonia, Finland, Hungary, Italy, Latvia and Lithuania. Screening rates were examined in the preceding 12 months and 5 years, for respondents 35+ years (45+ for women). ORs comparing low- to high-educated respondents were estimated using logistic regression controlling for age. RESULTS: Inequalities in cholesterol screening favouring higher socioeconomic groups were demonstrated with statistical significance among men in four countries, whereby men with higher education were more likely to receive screening, with 1.22 as the highest OR. Among women, a similar pattern was found. Inequalities in blood pressure screening were even smaller and less often statistically significant. Hungary was the only country with higher rates of both types of screening in the low-educated group. In other countries, pro-high inequalities were slightly increased after controlling for self-rated health. CONCLUSIONS: All European countries in this study had small educational inequalities in the utilisation of blood pressure and cholesterol screening. These inequalities are smaller than those previously observed in the USA. Further comparative studies need to distinguish between screening for preventive purposes and screening for treatment and control.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».