Measuring inequality in self‐reported health—discussion of a recently suggested approach using Finnish data
Notice bibliographique
Résumé
Health surveys often include a general question on self-assessed health (SAH), usually measured on an ordinal scale with three to five response categories, from 'very poor' or 'poor' to 'very good' or 'excellent'. This paper assesses the scaling of responses on the SAH question. It compares alternative procedures designed to impose cardinality on the ordinal responses. These include OLS, ordered probit and interval regression approaches. The cardinal measures of health are used to compute and decompose concentration indices for income-related inequality in health. Results are provided using Finnish data on 15D and the SAH questions. Further evidence emerges for the internal validity of a method used in a pioneering study by van Doorslaer and Jones which was based on Canadian data on the McMaster Health Utility Index Mark III (HUI) and SAH. The study validates the conclusions drawn by van Doorslaer and Jones. It confirms that the interval regression approach is superior to OLS and ordered probit regression in assessing health inequality. However, regarding the choice of scaling instrument, it is concluded that the scaling of SAH categories and, consequently, the measured degree of inequality, are sensitive to characteristics of the chosen scaling instrument.
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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 | 0,106 | 0,110 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,012 |
| Communication savante | 0,009 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| 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 ».