MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2095778813 · doi:10.1136/jech.2005.037655

Country material distribution and adolescents’ perceived health: multilevel study of adolescents in 27 countries

2006· article· en· W2095778813 sur OpenAlexaff
Torbjørn Torsheim

Notice bibliographique

RevueJournal of Epidemiology & Community Health · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDistribution (mathematics)Cross-sectional studyInequalityDeveloping countryMultilevel modelPerceptionEnvironmental healthAdolescent healthDemographyEconomic growthPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To assess the impact of country material distribution on adolescents' perceptions of health. DESIGN: Cross sectional multilevel study. SETTING: Data were collected from the school based health behaviour in school aged children: WHO cross national study 1997/98, which includes students from 27 European and North American countries. PARTICIPANTS: 12 0381 students in year 6, 8, and 10 who were attending school classes on the day of data collection. MAIN RESULT: Adolescents in countries with a high dispersion of family affluence were more likely to have self rated poor health even after controlling for individual family level of affluence and family social resources. CONCLUSION: There are substantial inequalities in subjective health across European and North American countries related to the distribution of family material resources in these countries.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil0,782

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,339 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations72
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Epidemiology & Community HealthMême sujetHealth disparities and outcomesTravaux en français237 207