Decomposing social capital inequalities in health
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research has shown network social capital associated with a range of health behaviours and conditions. Little is known about what social capital inequalities in health represent, and which social factors contribute to such inequalities. METHODS: Data come from the Montreal Neighbourhood Networks and Healthy Aging Study (n=2707). A position generator was used to collect network data on social capital. Health outcomes included self-reported health (SRH), physical inactivity, and hypertension. Social capital inequalities in low SRH, physical inactivity, and hypertension were decomposed into demographic, socioeconomic, network and psychosocial determinants. The percentage contributions of each in explaining health disparities were calculated. RESULTS: Across the three outcomes, higher educational attainment contributed most consistently to explaining social capital inequalities in low SRH (% C=30.8%), physical inactivity (15.9%), and hypertension (51.2%). Social isolation, contributed to physical inactivity (11.7%) and hypertension (18.2%). Sense of control (24.9%) and perceived cohesion (11.5%) contributed to low SRH. Age reduced or increased social capital inequalities in hypertension depending on the age category. CONCLUSIONS: Interventions that include strategies to reduce socioeconomic inequalities and increase actual and perceived social connectivity may be most successful in reducing social capital inequalities in health.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».