Socioeconomic inequality in the prevalence of noncommunicable diseases in low- and middle-income countries: Results from the World Health Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Noncommunicable diseases are an increasing health concern worldwide, but particularly in low- and middle-income countries. This study quantified and compared education- and wealth-based inequalities in the prevalence of five noncommunicable diseases (angina, arthritis, asthma, depression and diabetes) and comorbidity in low- and middle-income country groups. METHODS: Using 2002-04 World Health Survey data from 41 low- and middle-income countries, the prevalence estimates of angina, arthritis, asthma, depression, diabetes and comorbidity in adults aged 18 years or above are presented for wealth quintiles and five education levels, by sex and country income group. Symptom-based classification was used to determine angina, arthritis, asthma and depression rates, and diabetes diagnoses were self-reported. Socioeconomic inequalities according to wealth and education were measured absolutely, using the slope index of inequality, and relatively, using the relative index of inequality. RESULTS: Wealth and education inequalities were more pronounced in the low-income country group than the middle-income country group. Both wealth and education were inversely associated with angina, arthritis, asthma, depression and comorbidity prevalence, with strongest inequalities reported for angina, asthma and comorbidity. Diabetes prevalence was positively associated with wealth and, to a lesser extent, education. Adjustments for confounding variables tended to decrease the magnitude of the inequality. CONCLUSIONS: Noncommunicable diseases are not necessarily diseases of the wealthy, and showed unequal distribution across socioeconomic groups in low- and middle-income country groups. Disaggregated research is warranted to assess the impact of individual noncommunicable diseases according to socioeconomic indicators.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».