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Enregistrement W2043633644 · doi:10.1177/1363459307074694

Does money buy better health? Unpacking the income to health association after midlife

2007· article· en· W2043633644 sur OpenAlexaff
Brent Berry

Notice bibliographique

RevueHealth An Interdisciplinary Journal for the Social Study of Health Illness and Medicine · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnpackingAssociation (psychology)MedicineEconomicsGerontologyPsychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article estimates the effect of household financial resources on health after midlife using models that minimize health-related selectivity and unobserved heterogeneity bias. I focus on the self-rated health and mobility limitations of adults transitioning into retirement over six panels of the Health and Retirement Study (1992-2002; age 51-61 at wave one; N = 7602). Standard regression models that adjust for health-related selection with prospective and retrospective controls suggest a significant influence of long-term income on health, but an insignificant influence of short-term income. Further adjustment for unobserved fixed effects also suggests that short-term income is insignificant. Sizable recent and long-term health feedbacks to income for a portion of the HRS respondents underscore the need to control for the confounding influence of health over the lifecourse. Together these results suggest that adults after midlife are heterogeneous with respect to the causal and selective processes generating the observed association between income and health.

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)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,598
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0340,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,422 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations21
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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