Local Distributions of Wealth to Describe Health Inequalities in India: A New Approach for Analyzing Nationally Representative Household Survey Data, 1992–2008
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Worse health outcomes including higher morbidity and mortality are most often observed among the poorest fractions of a population. In this paper we present and validate national, regional and state-level distributions of national wealth index scores, for urban and rural populations, derived from household asset data collected in six survey rounds in India between 1992-3 and 2007-8. These new indices and their sub-national distributions allow for comparative analyses of a standardized measure of wealth across time and at various levels of population aggregation in India. METHODS: Indices were derived through principal components analysis (PCA) performed using standardized variables from a correlation matrix to minimize differences in variance. Valid and simple indices were constructed with the minimum number of assets needed to produce scores with enough variability to allow definition of unique decile cut-off points in each urban and rural area of all states. RESULTS: For all indices, the first PCA components explained between 36% and 43% of the variance in household assets. Using sub-national distributions of national wealth index scores, mean height-for-age z-scores increased from the poorest to the richest wealth quintiles for all surveys, and stunting prevalence was higher among the poorest and lower among the wealthiest. Urban and rural decile cut-off values for India, for the six regions and for the 24 major states revealed large variability in wealth by geographical area and level, and rural wealth score gaps exceeded those observed in urban areas. CONCLUSIONS: The large variability in sub-national distributions of national wealth index scores indicates the importance of accounting for such variation when constructing wealth indices and deriving score distribution cut-off points. Such an approach allows for proper within-sample economic classification, resulting in scores that are valid indicators of wealth and correlate well with health outcomes, and enables wealth-related analyses at whichever geographical area and level may be most informative for policy-making processes.
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 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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».