Comparing the health of low income and less well educated groups in the United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A limited number of health status and health-related quality of life (HRQL) measures have been used for inter-country comparisons of population health. We compared the health of Canadians and Americans using a preference-based measure. METHODS: The Joint Canada/United States Survey of Health (JCUSH) 2002-03 conducted a comprehensive cross-sectional telephone survey on the health of community-dwelling residents in Canada and the US (n = 8688). A preference-based measure, the Health Utilities Index Mark 3 (HUI3), was included in the JCUSH. Health status was analyzed for the entire population and white population only in both countries. Mean HUI3 overall scores were compared for both countries. A linear regression determinants of health model was estimated to account for differences in health between Canada and the US. Estimation with bootstraps was used to derive variance estimates that account for the survey's complex sampling design of clustering and stratification. RESULTS: Income is associated with health in both countries. In the lowest income quintile, Canadians are healthier than Americans. At lower levels of education, again Canadians are healthier than Americans. Differences in health among subjects in the JCUSH are explained by age, gender, education, income, marital status, and country of residence. CONCLUSION: On average, population health in Canada and the US is similar. However, health disparities between Canadians and Americans exist at lower levels of education and income with Americans worse off. The results highlight the usefulness of continuous preference-based measures of population health such as the HUI3.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».