Trends in social inequalities in adolescent health complaints from 1994 to 2010 in Europe, North America and Israel: The HBSC study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies have shown constant or increasing health inequalities in adulthood in the last decades, but less is known about trends in health inequalities among adolescents. The aim is to analyse changes in socioeconomic differences in subjective health complaints from 1994 to 2010 among 11- to 15-year-olds in Europe, North America and Israel. METHODS: Data were obtained from the international 'Health Behaviour in School-aged Children' (HBSC) survey. Analyses were based on the HBSC surveys conducted in 1994 (19 countries), 1998 (25 countries), 2002 (32 countries), 2006 (37 countries) and 2010 (36 countries) covering a time period of up to 16 years. Log binomial regression models were used to assess inequalities in multiple health complaints. Socioeconomic position was measured using perceived family wealth. RESULTS: Inequalities in multiple health complaints emerged in almost all countries, in particular since 2002 (RR 1.1-1.7). Trend analyses showed stable (29 countries), increased (5 countries), decreased (one country) and no social inequalities (2 countries) in adolescent health complaints. CONCLUSION: In almost all countries, social inequalities in health complaints remained constant over a period of up to 16 years. Our findings suggest a need to intensify efforts in social and health policy to tackle existing inequalities.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».