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Enregistrement W2125867220 · doi:10.2105/ajph.2006.092320

Self-Rated Health Trajectories in the United States and the United Kingdom: A Comparative Study

2007· article· en· W2125867220 sur OpenAlexafffund
Amanda Sacker, Richard D. Wiggins, Mel Bartley, Peggy McDonough

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Public Health · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSocioeconomic statusPanel Study of Income DynamicsBritish Household Panel SurveySelf-rated healthPanel dataDemographic economicsHealth policyDemographyPublic healthMedicineEnvironmental healthGerontologyEconomicsPopulationSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: We reviewed literature on comparative social policy and life course research and compared associations between health and socioeconomic circumstances during an 11-year period in the United States and the United Kingdom. METHODS: We obtained data from the US Panel Study of Income Dynamics and the British Household Panel Survey (1990-2002). We used latent transition analysis to examine change in self-rated health from one discrete state to another; these health trajectories were then associated with socioeconomic measures at the beginning and at the end of the study period. RESULTS: We identified good and poor latent health states, which remained relatively stable over time. When change occurred, decline rather than improvement was more likely. UK populations were in better health compared with US populations and were more likely to improve over time. Labor market participation was more strongly associated with good health in the United Kingdom than in the United States. CONCLUSIONS: National policies and practices may be keeping more US workers than UK workers who are in poor health employed, but British policies may give UK workers the chance to return to better health and to the labor force.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,242

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,312 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations54
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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