The gender gap in mobility: A global cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several studies have demonstrated that women have greater mobility disability than men. The goals of this research were: 1) to assess the gender gap in mobility difficulty in 70 countries; 2) to determine whether the gender gap is explained by sociodemographic and health factors; 3) to determine whether the gender gap differs across 6 regions of the world with different degrees of gender equality according to United Nations data. METHODS: Population-based data were used from the World Health Survey (WHS) conducted in 70 countries throughout the world. 276,647 adults aged 18 years and over were recruited from 6 world regions. Mobility was measured by asking the level of difficulty people had moving around in the last 30 days and then creating a dichotomous measure (no difficulty, difficulty). The human development index and the gender-related development index for each country were obtained from the United Nations Development Program website. Poisson regression with Taylor series linearized variance estimation was used. RESULTS: Women were more likely than men to report mobility difficulty (38% versus 27%, P < 0.0001). The age-adjusted prevalence rate ratio for female gender was 1.35 (95% CI 1.31-1.38). The addition of education, marital status, and urban versus rural setting reduced the prevalence rate ratio to 1.30 (95% CI 1.26-1.33). The addition of the presence of back pain, arthritis, angina, depressive symptoms, and cognitive difficulties further reduced the prevalence rate ratio to 1.12 (95% CI 1.09-1.15). There was statistical interaction on the multiplicative scale between female gender and region (P < 0.01). The Eastern Mediterranean region, which had the greatest loss of human development due to gender inequality, showed the largest gender gap in mobility difficulty, while the Western Pacific region, with the smallest loss of human development due to gender inequality, had the smallest gender gap in mobility difficulty. CONCLUSIONS: These are the first world-wide data to examine the gender gap in mobility. Differences in chronic diseases are the main reasons for this gender gap. The gender gap seems to be greater in regions with the largest loss of human development due to gender inequality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».