The impact of low family income on self-reported health outcomes in patients with rheumatoid arthritis within a publicly funded health-care environment †† Presented in part as a poster at the International Society of Quality of Life Research Annual Meeting in Prague, Czech Republic, November 2003.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Self-rated health (SRH) is an independent, strong predictor of morbidity and mortality. Socio-economic status (SES) is strongly associated with SRH. This study investigated the relationship between SES and SRH outcomes in a sample of patients with rheumatoid arthritis (RA) in Canada. METHODS: Both generic preference-based [Health Utilities Index Mark 3 (HUI3) and Short Form 6D (SF-6D)] and non-preference-based [disease-specific (Rheumatoid Arthritis Quality of Life, RAQoL) and a functional status (Health Assessment Questionnaire, HAQ)] SRH questionnaires were administered to 313 RA patients. Both proximate (education and annual household income) and contextual (neighbourhood income, education and unemployment) measures of SES were captured. Ordinary least squares (OLS) regression was used to adjust for RA severity while assessing the relationship between SRH and SES measures. Two-stage least-squares (TSLS) regression was used to determine if there was an inter-relationship between SES and SRH measures. RESULTS: The sample was well distributed across RA severity and SES measures. Contextual and proximate measures of SES were poorly correlated. Lower levels of proximate SES measures (but not contextual) were associated with poorer SRH outcomes. The OLS regressions showed significant associations between the HUI3 and the SF-6D overall scores and the HAQ for self-reported income. The RAQoL did not differ significantly across SES. TSLS regression confirmed the finding that self-reported income was similarly associated with the SRH measures. CONCLUSIONS: Even in a country with universal access to health-care, the impact of a chronic disease such as RA on SRH is associated with self-reported income. The finding that preference-based measures vary with income independently of RA severity could bias economic evaluation.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».