Assessment of the health of Americans: the average health-related quality of life and its inequality across individuals and groups
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The assessment of population health has traditionally relied on the population's average health measured by mortality related indicators. Researchers have increasingly recognized the importance of including information on health inequality and health-related quality of life (HRQL) in the assessment of population health. The objective of this study is to assess the health of Americans in the 1990s by describing the average HRQL and its inequality across individuals and groups. METHODS: This study uses the 1990 and 1995 National Health Interview Survey from the United States. The measure of HRQL is the Health and Activity Limitation Index (HALex). The measure of health inequality across individuals is the Gini coefficient. This study provides confidence intervals (CI) for the Gini coefficient by a bootstrap method. To describe health inequality by group, this study decomposes the overall Gini coefficient into the between-group, within-group, and overlap Gini coefficient using race (White, Black, and other) as an example. This study looks at how much contribution the overlap Gini coefficient makes to the overall Gini coefficient, in addition to the absolute mean differences between groups. RESULTS: The average HALex was the same in 1990 (0.87, 95% CI: 0.87, 0.88) and 1995 (0.87, 95% CI: 0.86, 0.87). The Gini coefficient for the HALex distribution across individuals was greater in 1995 (0.097, 95% CI: 0.096, 0.099) than 1990 (0.092, 95% CI: 0.091, 0.094). Differences in the average HALex between all racial groups were the same in 1995 as 1990. The contribution of the overlap to the overall Gini coefficient was greater in 1995 than in 1990 by 2.4%. In both years, inequality between racial groups accounted only for 4-5% of overall inequality. CONCLUSION: The average HRQL of Americans was the same in 1990 and 1995, but inequality in HRQL across individuals was greater in 1995 than 1990. Inequality in HRQL by race was smaller in 1995 than 1990 because race had smaller effect on the way health was distributed in 1995 than 1990. Analysis of the average HRQL and its inequality provides information on the health of a population invisible in the traditional analysis of population 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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».