Welfare State Regimes, Gender, and Depression: A Multilevel Analysis of Middle and High Income Countries
Notice bibliographique
Résumé
Using the 2002 World Health Survey, we examine the association between welfare state regimes, gender and mental health among 26 countries classified into seven distinct regimes: Conservative, Southeast Asian, Eastern European, Latin American, Liberal, Southern/Ex-dictatorship, and Social Democratic. A two-level hierarchical model found that the odds of experiencing a brief depressive episode in the last 12 months was significantly higher for Southern/Ex- dictatorship countries than for Southeast Asian (odds ratio (OR) = 0.12, 95% confidence interval (CI) 0.05-0.27) and Eastern European (OR = 0.36, 95% CI 0.22-0.58) regimes after controlling for gender, age, education, marital status, and economic development. In adjusted interaction models, compared to Southern/Ex-dictatorship males (reference category), the odds ratios of depression were significantly lower among Southeast Asian males (OR = 0.16, 95% CI 0.08-0.34) and females (OR = 0.23, 95% CI 0.10-0.53) and Eastern European males (OR = 0.41, 95% CI 0.26-0.63) and significantly higher among females in Liberal (OR = 2.00, 95% CI 1.14-3.49) and Southern (OR = 2.42, 95% CI 1.86-3.15) regimes. Our results highlight the importance of incorporating middle-income countries into comparative welfare regime research and testing for interactions between welfare regimes and gender on mental health.
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 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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».